IsraelGesundheit und Life Sciences2025 – laufendRambam Health Care Campus
INSPIRE: LLM-Werkzeug für Berichtsentwürfe zu Nerven- und Muskeluntersuchungen (randomisierte Studie)
Eine randomisierte Studie am israelischen Rambam-Krankenhaus fand keine höhere Berichtsqualität durch KI-Entwürfe zu Nervenuntersuchungen
Ausgangslage
Neurologen am Rambam verfassen für jede elektrodiagnostische Untersuchung mittels EMG und Nervenleitmessung einen Bericht. Das Krankenhausteam wollte wissen, ob eine von KI erstellte erste Fassung die Berichte verbessern würde.
Vorgehen
Das Team entwickelte INSPIRE, ein Multiagentensystem auf einem Modell der GPT-4o-Klasse, das Informationen aus einem EMG-Lehrbuch abruft. Im Januar und Februar 2025 wurden 200 Patienten der ambulanten EMG-Sprechstunde zufällig einer von zwei Gruppen zugeteilt: Berichte ausschließlich durch Ärzte oder durch Ärzte mit KI-Entwurf. Drei Neurologen wechselten zwischen den beiden Studienarmen.
Kennzahlen
Erkenntnis
Die Berichtsqualität unterschied sich zwischen den Gruppen nicht signifikant. Neurologen bewerteten Effizienz und Bedienbarkeit schlecht.
Kategorien
- Branche
- Gesundheit und Life Sciences
- Unternehmensfunktion
- Interne Abläufe und Wissensmanagement
- Innovationsart
- Prozessinnovation
- KI-Technologie
- Generative KIKI-Agenten
- Einführung
- Eigenentwicklung
- Nachweis
- Unabhängige Studie
Quellen
Quellenzusammenfassungen
Eine monozentrische Studie am Rambam in Haifa teilte 200 Patienten zufällig der Berichterstellung allein durch Ärzte oder durch Ärzte mit KI zu. Die Berichtsqualität lag in beiden Studienarmen bei 0,94 (p = 0,32). Die KI kennzeichnete auffällige Untersuchungen in 93,3 % und unauffällige in 92,0 % der Fälle entsprechend. Ärzte bewerteten Effizienz, Bedienbarkeit und Arbeitsentlastung jedoch niedrig.
Ausführliche Angaben finden Sie in den Originalquellen.
