Antwort ohne Rückfrage: KI-gestützte Recherche und die neue Rolle des ärztlichen Urteils

Mensch-Maschine-Schnittstelle: Bei vollständigem Fall-Input nennen Sprachmodelle in 94,9 % eine relevante Differenzialdiagnose – formulieren Nutzer:innen die Frage selbst, sinkt die Quote unter 34,5 % und unter das Niveau ohne KI. Der Engpass ist nicht das Modell, sondern die Schnittstelle.

Auffälligkeit über Häufigkeit: KI-Systeme gewichten auffällige Details höher als Häufigkeiten. In einer Untersuchung von 20 Modellen wurde die seltene Zebra-Diagnose häufiger gewählt als die wahrscheinlichste.

Ärztliche Kernkompetenz: Je besser die Modelle, desto wichtiger das ärztliche Urteil. Kritisches Hinterfragen wird zur Kernkompetenz, und es ist genau die Fähigkeit, die durch tägliche Nutzung verkümmert.