KI-gestützte Patientensimulation zur virtuellen Anamnese und Diagnostik viszeralmedizinischer Krankheiten in der medizinischen Ausbildung

Einleitung: Das Training der strukturierten Anamneseerhebung und der zielgerichteten Diagnostikplanung ist essenziell in der medizinischen Ausbildung. Der gezielte Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) eröffnet neue Perspektiven für praxisnahe, skalierbare Lernszenarien.

Ziele: Entwicklung einer virtuellen Patientensimulation auf Basis von KI, die es Studierenden ermöglicht, typische viszeralmedizinische Krankheitsbilder eigenständig durch Anamnese, Untersuchung, Diagnostik und Therapieplanung zu bearbeiten und ein strukturiertes Feedback zu erhalten.

Methoden: Es wurde eine interaktive Open-Source-Webanwendung entwickelt, die Patientinnen mit zufällig zugewiesener viszeralmedizinischer Diagnose (z. B. Morbus Crohn, Reizdarmsyndrom, Appendizitis) simuliert. Die Anamnese sowie typische Befunde der körperlichen Untersuchung und weiterer Diagnostik werden von einem Large Language Model (LLM) abhängig von Krankheitsbild und entsprechenden Untersuchungsanforderungen generiert. Ein von dem LLM generiertes strukturiertes Abschlussfeedback bewertet Anamnesegespräch, angeforderte Diagnostik und differentialdiagnostische Überlegungen der Studierenden, einschließlich ökologischer und ökonomischer Aspekte. Zur Qualitätssicherung können Anamnese, Untersuchungen und Feedback gespeichert werden.

Ergebnis: Die Simulation ermöglicht eine realitätsnahe, adaptive Gesprächsführung, und kann eigenständiges klinisches Denken und gezieltes diagnostisches Handeln fördern. Die studentische und ärztliche Evaluation (Fokusgruppen) zeigt eine hohe Akzeptanz. Ärztlicherseits werden die KI-generierten Befunde trotz sehr vereinzelten inhaltlichen Ungenauigkeiten als im Rahmen der Unterrichtsbegleitung relevante Simulation eingeschätzt. Durch klar definierte Fallvignetten und begrenzende System-Prompts konnte das Risiko von „Halluzinationen“ des LLM weitgehend eingeschränkt werden.

Schlussfolgerung: KI-gestützte Patientensimulationen bieten eine innovative und skalierbare Möglichkeit, gastroenterologische Anamnese- und Diagnostikkompetenzen niedrigschwellig zu vermitteln. Gerade zur Vorbereitung auf klassische Lehrformate können solche Applikationen die Ausbildung sinnvoll ergänzen. Es wird zu prüfen sein, ob die Robustheit gegenüber Halluzinationen bei einer Zunahme der Komplexität der Fälle, beispielsweise im Rahmen der Facharztausbildung, aufrechterhalten werden kann.

Informationen zum Einsatz von KI: Sprachliche Überprüfung mit Deepl-Write.

Abstracts

Präsentiert in der Sitzung: Digitalisierung und KI in der Gastroenterologie

Donnerstag, 18. September 2025, 09:30 – 11:00, Saal 2

 

MissingLinkText

Publikationsverlauf

Artikel online veröffentlicht:
04. September 2025