KI im Medizinstudium – Wer nutzt es? Was bringt es?

Die künstliche Intelligenz (KI) verändert die Medizin in atemberaubendem Tempo – und mit ihr das Medizinstudium. Was noch vor wenigen Jahren wie Science-Fiction wirkte, ist heute bereits gelebter Studienalltag: KI-gestützte Sprachmodelle wie ChatGPT, adaptive Lernplattformen und virtuelle Patientensimulationen können Studierende längst bei der Wissensaneignung, Prüfungsvorbereitung und klinischen Entscheidungsfindung unterstützen. Doch wie nutzen angehende Ärztinnen und Ärzte in Deutschland diese Technologien tatsächlich – und wie bewerten sie deren Chancen und Risiken?

Als Medizinstudierende haben wir diese Fragen aufgegriffen und im Rahmen einer deutschlandweiten Umfrage aktuelle Nutzungsmuster, Erwartungen und Vorbehalte unter Kommilitoninnen und Kommilitonen untersucht. Der Fokus liegt dabei auf dem subjektiven Erleben der Lernenden, einem Aspekt, der in bisherigen Studien häufig zu kurz gekommen ist. Ziel ist es, die Perspektive der Generation sichtbar zu machen, die mit diesen Technologien aufwächst und die in besonderem Maße mit deren verantwortungsvoller Anwendung im medizinischen Alltag betraut sein wird.

Publikationsverlauf

Artikel online veröffentlicht:
23. September 2025

• Literatur

• 1 Tjardes T, Heller RA, Pförringer D. et al. AG Digitalisierung der DGOU. Künstliche Intelligenz in der Orthopädie und Unfallchirurgie. Chirurg 2020; 91: 201-205
• 2 Brügge E, Ricchizzi S, Arenbeck M. et al. Large language models improve clinical decision making of medical students through patient simulation and structured feedback: a randomized controlled trial. BMC Med Educ 2024; 24: 1391
• 3 Fazlollahi AM, Bakhaidar M, Alsayegh A. et al. Effect of Artificial Intelligence Tutoring vs. Expert Instruction on Learning Simulated Surgical Skills Among Medical Students: A Randomized Clinical Trial. JAMA Netw Open 2022; 5: e2149008
• 4 Geissler ME, Goeben M, Glasmacher KA. et al. The Performance of Artificial Intelligence on a National Medical Licensing Examination–The Answers of Large Language Models to Text Questions. Dtsch Arztebl Int 2024; 121: 888-889
• 5 Institut für medizinische und pharmazeutische Prüfungsfragen (IMPP). Ergebnisinformation – Schriftlicher Teil des Ersten Abschnitts der Ärztlichen Prüfung (2023). https://www.impp.de/pruefungen/medizin/archiv-medizin.html?file=files/PDF/Prüfungsergebnisse/Prüfungsergebnisse/ErgMedM1F2023.pdf Stand: 26.08.2025
• 6 Institut für medizinische und pharmazeutische Prüfungsfragen (IMPP). Ergebnisinformation – Zweiter Abschnitt der Ärztlichen Prüfung (2023). https://www.impp.de/pruefungen/medizin/archiv-medizin.html?file=files/PDF/Prüfungsergebnisse/Prüfungsergebnisse/ErgMedM2F2023.pdf Stand: 26.08.2025
• 7 Kung JE, Marshall C, Gauthier C. et al. Evaluating ChatGPT Performance on the Orthopaedic In-Training Examination. JBJS Open Access 2023; 8: e23.00056
• 8 Law AK, So J, Lui CT. et al. AI versus human-generated multiple-choice questions for medical education: a cohort study in a high-stakes examination. BMC Med Educ 2025; 25: 208
• 9 Bundesärztekammer. Stellungnahme „Künstliche Intelligenz in der Medizin“. Dtsch Ärztebl Online 2025;
• 10 Sakelaris PG, Novotny KV, Borvick MS. et al. Evaluating the Use of Artificial Intelligence as a Study Tool for Preclinical Medical School Exams. J Med Educ Curric Dev 2025; 12: 23821205251320150
• 11 Sunmboye K, Strafford H, Noorestani S. et al. Exploring the influence of artificial intelligence integration on personalized learning: a cross-sectional study of undergraduate medical students in the United Kingdom. BMC Med Educ 2025; 25: 570