Administrative Aufgaben nehmen einen grossen Teil der Arbeitszeit von Ärzt:innen in Anspruch, wodurch die Zeit für Patientenkontakte reduziert wird, und der Stress steigt. Forschende in Basel und Schweden haben die Möglichkeiten des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Entlastung bei administrativen Arbeiten ausgelotet. An der Studie waren Forschende der Klinik für Orthopädie und Traumatologie des Universitätsspitals Basels in Kollaboration mit Kolleg:innen aus dem Karolinkska Institut, dem Universitätsklinikum Uppsala und in Zusammenarbeit mit dem Danderyd-Krankenhaus beteiligt.
Zentrales Ergebnis der Studie, die seit ihrer Publikation vor einigen Wochen in Fachkreisen aussergewöhnlich hohe Aufmerksamkeit erlangt hat: Das KI-Modell ChatGPT kann administrative medizinische Notizen bis zu zehnmal schneller schreiben als Ärzt:innen, ohne dass dabei die Qualität leidet. Um dies herauszufinden, führte das internationale Forschungsteam eine Pilotstudie mit sechs virtuellen Patientenfällen durch, die nun in einer vertiefenden Studie weiterverfolgt wird.
Ziel der Studie war es, die Qualität und Effektivität von ChatGPT bei der Erstellung medizinischer Aktennotizen zu bewerten. Die Forscher verwendeten sechs virtuelle Patientenfälle, die sowohl in Aufbau als auch Inhalt reale Fälle imitierten. Für diese wurden von Fachärzt:innen und von ChatGPT Entlassungsdokumente verfasst. Ein 15-köpfiges Expertengremium bewertete danach Qualität und Erstellungsgeschwindigkeit der Schriftstücke. Die Ergebnisse zeigen, dass die von ChatGPT-4 und die von Menschen verfassten Notizen in der Gesamtqualität vergleichbar sind – aber ChatGPT-4 hat die Entlassungsdokumente zehnmal schneller erstellt als die Ärzte.
Das Ziel wäre die Entwicklung eines Large Language Model, welches in der lokalen IT-Umgebung des Spitals laufen kann, um den Schutz der Patientendaten zu gewährleisten.
Dr. (GTM) Guillermo Sanchez Rosenberg und Prof. Andreas Müller, Studienautoren
«Die Möglichkeit, administrative Aufgaben wie die Zusammenfassung von Patientenaktennotizen effizienter zu gestalten, könnte erhebliche Auswirkungen auf die Arbeitsbelastung der medizinischen Fachkräfte haben und gleichzeitig die Qualität der Versorgung verbessern», betonen der Studienautor Dr. (GTM) Guillermo Sanchez Rosenberg und Prof. Andreas Müller, Erstautor der Studie: «Das Ziel wäre die Entwicklung eines Large Language Model, welches in der lokalen IT-Umgebung des Spitals laufen kann, um den Schutz der Patientendaten zu gewährleisten.»
In Kürze soll eine weitere Studie gestartet werden, bei der die Forschenden 1000 medizinische Patientenakten von Chatbots und Menschen parallel zusammenfassen lassen wollen. Die Herausforderung liegt hier vor allem beim Schutz der Patientendaten und beim Datenmanagement.
Beitragsbild: Universitätsspital Basel / zvg