Readiness of Medical Students to Use Artificial Intelligence in Medical Education: A Cross-sectional Study

Stellen Sie sich die Welt der Medizin als ein riesiges, hochtechnologisches Raumschiff vor. Jahrzehntelang hat die Crew (die Ärzte) mit Sternen und Seekarten navigiert. Doch jetzt wird ein neues, superintelligentes Autopilotsystem namens Künstliche Intelligenz (KI) installiert. Die große Frage ist nicht nur: „Ist der Autopilot cool?“, sondern: „Ist die Crew bereit, mit ihm zu fliegen?“

Ein Forscherteam der Izmir Kâtip Çelebi Universität in der Türkei beschloss, die Einsatzbereitschaft der Crew zu überprüfen. Sie fragten nicht einfach nur: „Mögt ihr Roboter?“, sondern gaben 225 Medizinstudierenden einen speziellen „Bereitschaftstest“, um zu sehen, wie gut sie den Autopiloten verstanden, wie geschickt sie ihn bedienen könnten, ob sie erkennen könnten, wo er in der Zukunft abstürzen könnte, und ob sie die Verkehrsregeln (Ethik) kannten.

Hier ist, was der Test enthüllte, ohne den Fachjargon:

Das große Ganze: „Wir befinden uns mitten in der Lernkurve“

Die Studierenden sind nicht durchgefallen, aber sie fliegen auch noch nicht alleine. Ihre allgemeine Bereitschaft war moderat. Denken Sie an eine Gruppe von Teenagern, die tausend Videos darüber gesehen haben, wie man ein Rennauto fährt, und über die Motorenspezifikationen fachsimpeln können, aber das Auto noch nicht einmal für eine volle Runde auf die Rennstrecke gebracht haben.

Die Forscher maßen vier spezifische „Fähigkeiten“ auf einer Skala, bei der höhere Zahlen eine bessere Bereitschaft bedeuten:

• Die Fachsprache kennen (Kognitiv): Der Durchschnittswert lag bei 25,23 (von möglichen 40). Die Studierenden wussten, was die Begriffe bedeuteten, waren aber keine Experten.
• Die Werkzeuge nutzen (Geschicklichkeit): Der Durchschnittswert lag bei 28,65 (von 40). Sie fühlten sich ganz gut dabei, das richtige Werkzeug für eine Aufgabe auszuwählen, waren aber keine Meister der Bedienelemente.
• Die Zukunft sehen (Voraussicht): Der Durchschnittswert lag bei 10,17 (von 15). Sie konnten erahnen, wohin die Technologie führen könnte, aber sie blickten nicht mit absoluter Zuversicht in die Kristallkugel.
• Die Regeln befolgen (Ethik): Der Durchschnittswert lag bei 10,31 (von 15). Sie wussten, dass sie vorsichtig mit Patientendaten und Privatsphäre umgehen mussten, obwohl es noch Raum für Verbesserungen gab.

Die Überraschungen: Wer weiß was?

Die Forscher suchten nach Unterschieden zwischen den Studierenden, so als würde man prüfen, ob die älteren, erfahreneren Studenten bessere Piloten sind als die neuen Rekruten.

Der Geschlechterunterschied:
Dies war der einzige echte Unterschied, den sie fanden. Die männlichen Studenten schnitten im Teil „Die Fachsprache kennen“ signifikant besser ab (26,30 für Männer gegenüber 24,30 für Frauen). Die Arbeit legt nahe, dass dies darauf zurückzuführen sein könnte, dass Jungen oft schon vor dem Medizinstudium einen stärkeren frühen Kontakt mit Computern und Programmierung haben. Wenn es jedoch darum ging, die Werkzeuge tatsächlich zu nutzen, die Zukunft zu sehen oder die Regeln zu befolgen, waren Jungen und Mädchen jedoch exakt auf derselben Wellenlänge.

Der „Erfahrungs“-Mythos:
Man könnte meinen, dass ein Student im 6. Studienjahr (kurz vor dem Abschluss als Arzt) viel mehr über KI wissen würde als ein Student im 1. Jahr. Die Arbeit widerlegt dies. Die Testergebnisse waren über alle Studienjahre hinweg fast identisch. Ob ein Student im ersten Semester oder im letzten war, ihr Bereitschaftsniveau war dasselbe.

Warum? Die Autoren vermuten, dass KI so neu ist, dass alle bei Null anfangen. Selbst die Studenten im höheren Studium begannen ihre Ausbildung zu einer Zeit, als KI noch keine große Rolle im Alltag spielte, sodass sie nicht wesentlich mehr formale Ausbildung erhalten haben als die Erstsemester. Die „Erfahrung“ im Krankenhaus hat sich bisher nicht in „Erfahrung“ mit KI übersetzt, da das Curriculum der Hochschulen noch nicht vollauf nachgezogen hat.

Was die Studierenden tatsächlich sagten

Als die Forscher die Antworten auf spezifische Fragen aufbrachen, zeichnete sich ein Muster ab:

• Das „Ich kann es tun“-Gefühl: Die meisten Studierenden antworteten mit „Unentschieden“ oder „Stimme zu“, wenn gefragt wurde, ob sie KI-Konzepte erklären oder die Werkzeuge nutzen könnten. Sehr wenige sagten „Stimme überhaupt nicht zu“.
• Die „Ich bin mir nicht sicher“-Zone: Ein großer Teil der Studierenden (etwa 30 % bis 40 %) befand sich genau in der Mitte und gab an, sich nicht ganz sicher zu sein, ob sie Daten analysieren oder die Technologie einem Patienten erklären könnten.
• Die „Stimme voll zu“-Zone: Die Studierenden waren am selbstbewusstesten darin, den Wert von KI für Forschung und Lehre sowie den Zugang zu Informationen über sie zu schätzen. Sie mochten die Idee des Werkzeugs, auch wenn sie sich noch nicht zu 100 % sicher waren, ob sie es perfekt beherrschen könnten.

Was die Arbeit NICHT als wahr darstellt

Es ist wichtig zu wissen, was diese Studie nicht gefunden hat.

• Sie fand NICHT, dass ältere Studenten von Natur aus besser in KI sind. Die Arbeit zeigt explizit, dass die Studienjahre keinen Unterschied bei den Bereitschaftswerten machen.
• Sie fand NICHT, dass die Studierenden „Experten“ sind. Die Werte waren moderat, nicht hoch.
• Sie hat NICHT bewiesen, dass ein Geschlecht besser im Nutzen von KI ist, sondern nur, dass Männer mehr Fachbegriffe dazu kannten.

Das Faztag: Die Schule muss den Lehrplan aktualisieren

Die Forscher kommen zu dem Schluss, dass die Studierenden wie eine Gruppe von Menschen sind, die zwar das Handbuch für das Raumschiff gelesen haben, aber noch keine Flugsimulator-Trainings erhalten haben. Sie haben eine positive Einstellung und ein Grundverständnis, aber sie brauchen mehr Praxis.

Die Arbeit schlägt vor, dass Medizinfakultäten aufhören sollten, nur über KI zu reden, und statfangen sollten, den Studierenden tatsächlich beizubringen, wie sie sie in realen medizinischen Situationen anwenden – einschließlich der schwierigen ethischen Aspekte. Bis sich das Curriculum ändert, werden die heutigen Medizinstudierenden in eine Zukunft eintreten, in der von ihnen erwartet wird, mit diesem neuen Autopiloten zu fliegen, während sie vielleicht immer noch nach der „Bedienungsanleitung“ suchen.

Wie sicher sind wir?
Die Autoren sind sich sehr sicher über die gemessenen Werte (die Zahlen sind exakt: 25,23, 28,65 usw.). Sie sind überzeugt, dass die Unterschiede zwischen männlichen und weiblichen Studierenden in der Kategorie „Wissen“ real sind. Sie geben jedoch zu, dass sie nicht mit Sicherheit sagen können, warum die Werte für alle Altersgruppen gleich sind, sondern können dies nur basierend auf dem, was sie sehen, vermuten. Zudem merken sie an, dass sie nur eine einzige Universität untersucht haben und diese Ergebnisse daher nicht exakt auf jeden Studenten weltweit zutreffen müssen, aber sie geben dennoch einen sehr klaren Schnappschuss darüber, wie der Stand der Dinge aktuell ist.