JMIR-Artikel befassen sich mit der klinischen KI-Entscheidungsfindung und dem Burnout von Gesundheitspersonal

JMIR Publications hat in der Rubrik „Neuigkeiten und Perspektiven“ zwei Reportagen veröffentlicht. Shalini Kathuria Narangs „Kann menschenähnliches Denken in großen Sprachmodellen für die klinische Entscheidungsfindung repliziert werden?“ und Sara Novaks „How Health Care Workers Can Manage Digital Fatigue“ bieten ergänzende Einblicke in die Möglichkeiten künstlicher Intelligenz in der Diagnostik und die reale Erschöpfung, mit der medizinische Fachkräfte bei der Verwaltung digitaler Systeme konfrontiert sind.

Können LLMs im klinischen Denken mit Ärzten mithalten?

In „Kann menschenähnliches Denken in großen Sprachmodellen für die klinische Entscheidungsfindung nachgebildet werden?“ berichtet Narang über eine aktuelle Studie, in der die diagnostische Argumentation des o1-Modells von OpenAI mit der von Ärzten verglichen wird. Narang berichtet, dass das Modell in drei Phasen der Pflege – bei der Ankunft, beim ersten Kontakt mit einem Arzt und bei der Aufnahme – der menschlichen Leistung entsprach oder diese übertraf, wobei die größte Leistungslücke bei der ersten Triage in der Notaufnahme auftrat, wo die verfügbaren Informationen am begrenztesten waren. Adam Rodman, Krankenhausarzt und einer der Forscher an der Studie, stellt fest, dass die Ergebnisse die diagnostische Leistung der Modelle bestätigen, aber nicht bedeuten, dass das System für den unabhängigen Einsatz bereit ist.

Während sich das LLM durch die Integration textbasierter Informationen auszeichnete, stützt sich die tatsächliche klinische Praxis stark auf nicht-textbasierte Eingaben wie visuelle und akustische Hinweise, die bei körperlichen Untersuchungen gesammelt werden. Rodman weist darauf hin, dass LLMs zwar hervorragend darin sind, kuratierte Daten zu synthetisieren oder verbale Informationen zu sammeln, sie jedoch nicht die Fähigkeit eines Arztes ersetzen können, einen Patienten physisch zu untersuchen, das Zögern in seiner Stimme zu hören oder chaotische Informationen aus mehreren nicht kuratierten Quellen zu integrieren.

Anstatt Ärzte zu ersetzen, schreibt Narang, erfordert die Zukunft der KI in der Medizin eine kollaborative Integration und eine sorgfältige Bewertung. Die Forscher betonen die Notwendigkeit prospektiver Versuche in realen Umgebungen, um neuere multimodale Modelle sicher zu bewerten. Laut Rodman besteht eine vielversprechende Anwendung dieser Technologie darin, als Zweitmeinung zu fungieren, um diagnostische Fehler zu erkennen, bevor sie auftreten, und Ärzte zu warnen, wenn sie möglicherweise in die falsche Richtung gehen.

Der digitalen Arbeitsbelastung begegnen

Novak untersucht ein paradoxes Phänomen, das mit der zunehmenden Integration klinischer Prozesse in digitale Werkzeuge entstanden ist: digitale Müdigkeit. „How Health Care Workers Can Manage Digital Fatigue“ untersucht, wie trotz der Vorteile der Automatisierung und des verbesserten Zugangs in der klinischen Versorgung viele Mitarbeiter im Gesundheitswesen Schwierigkeiten haben, mit der ständigen Nachfrage nach der Verwaltung digitaler Schnittstellen und der Reaktion auf redundante Alarme Schritt zu halten. Anhörungen von Experten – dem Arzt Hassan Bencheqroun und den Forschern zu digitaler Müdigkeit Rachel Hoopsick und Audrey Hai-Novak – skizzieren, wie das vorherrschende gebührenpflichtige Gesundheitssystem bereits die Zeit einschränkt, die Anbieter mit jedem Patienten verbringen können, der zusätzliche Verwaltungsaufwand beim Navigieren auf komplexen Plattformen zu einem sich verschärfenden Kreislauf führt, der zum Burnout bei Ärzten führt.

Novak skizziert Strategien für Institutionen und Einzelpersonen zur Bewältigung dieser Risiken. Experten fordern Gesundheitssysteme auf, digitale Arbeitsabläufe zu rationalisieren, indem sie minderwertige Aufforderungen, wie etwa Warnungen vor nicht lebensbedrohlichen Allergien, reduzieren und redundante Warnungen, die oft ignoriert werden, eliminieren. Durch die Umstrukturierung von Aufgaben in teambasierte Systeme, in denen Verantwortlichkeiten wie Posteingangsverwaltung und Nachfüllen von Medikamenten aktiv geteilt werden, kann die Anhäufung von Verwaltungsarbeit außerhalb der Geschäftszeiten verhindert werden.

Letztendlich liegt es an den Gesundheitseinrichtungen, digitale Aufgaben als offiziellen Teil der täglichen Arbeitsbelastung anzuerkennen und sicherzustellen, dass bei Patienteneinsätzen ausreichend Zeit und Schulung zur Verfügung steht. Auf persönlicher Ebene können Gesundheitspersonal jedoch digitale Entgiftungspausen einplanen und E-Mail-Zustellungen bis zur Arbeitszeit verschieben, um ihre Genesungszeit zu schützen. „Digitale Müdigkeit muss ernst genommen werden“, schreibt Novak, „wie jedes andere Berufsrisiko.“

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