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    <IdentifierUrn>urn:nbn:de:0183-25degam1463</IdentifierUrn>
    <ArticleType>Meeting Abstract</ArticleType>
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      <Title language="de">Anamnese digital: Entwicklung eines KI-basierten Anamnese-Tools f&#252;r Studierende</Title>
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          <Corporatename>German Medical Science GMS Publishing House</Corporatename>
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      <DatePublished>20251014</DatePublished>
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    <Language>germ</Language>
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      <AltText language="en">This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License.</AltText>
      <AltText language="de">Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung).</AltText>
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        <MeetingId>M0630</MeetingId>
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        <MeetingCorporation>Deutsche Gesellschaft f&#252;r Allgemeinmedizin und Familienmedizin</MeetingCorporation>
        <MeetingName>59. Kongress f&#252;r Allgemeinmedizin und Familienmedizin</MeetingName>
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        <MeetingSession>Innovative Lehr- und Lernformate</MeetingSession>
        <MeetingCity>Hannover</MeetingCity>
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    <ArticleNo>P-02-02</ArticleNo>    <Correction><DateLastCorrection>20251128</DateLastCorrection>Tagungsort wurde von W&#252;rzburg zu Hannover korrigiert.</Correction>
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      <MainHeadline>Text</MainHeadline><Pgraph><Mark1>Hintergrund:</Mark1> Die Vermittlung praktischer Kompetenzen in der medizinischen Anamnese stellt eine zentrale Aufgabe des medizinischen Curriculums dar. K&#252;nstliche Intelligenz (KI) kann, richtig eingesetzt, eine effektive und von menschlichen Ressourcen unabh&#228;ngige M&#246;glichkeit f&#252;r das &#8222;medical training&#8220; von Medizinstudierenden darstellen.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Zielsetzung&#47;Fragestellung:</Mark1> Ziel der Studie ist die Entwicklung und anschlie&#223;ende Evaluation eines KI-gest&#252;tzten Anamnese-Tools f&#252;r Studierende der Medizin und Zahnmedizin, welches die fachlichen, diagnostischen und kommunikativen F&#228;higkeiten der Nutzenden verbessern und festigen soll und niedrigschwellig nutzbar ist. Hier liegt der Schwerpunkt darin, sich ein m&#246;glichst umfassendes medizinisches und psychosoziales Bild vom befragten Patient:innen zu machen und weniger darauf nur eine einzelne krankheitsspezifische Diagnose zu stellen.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Material und Methoden:</Mark1> Das Anamnese-&#220;bungs-Tool nutzt das KI-gest&#252;tzte Sprachmodell GPT-4 und simuliert realistische Anamnesegespr&#228;che mit einem virtuellen Patienten, der individuell und fallbezogen auf Fragen reagiert. Zur Steigerung der Immersion k&#246;nnen erg&#228;nzend Bilder und Videosequenzen implementiert werden, welche klinische Aspekte und Patienteninformationen visualisieren. Das Gespr&#228;ch wird limitiert durch eine festgelegte Anzahl zul&#228;ssiger Fragen. Anschlie&#223;end erh&#228;lt der Nutzer Feedback &#252;ber die dem Gespr&#228;ch zu entnehmenden Informationen.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Ergebnisse:</Mark1> Die Entwicklung des Anamnese-&#220;bungs-Tools ist aktuell in Gange. Eine demonstrierbare Anwendung wird zum Kongress vorliegen.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Diskussion:</Mark1> Es wird erwartet, dass das Anamnese-Tool die anamnestischen Kompetenzen der Studierenden positiv beeinflussen kann und eine praktischere Option der &#220;bung darstellt. Besonders die M&#246;glichkeit einer flexiblen, wiederholbaren und variablen Patienteninteraktion stellt einen deutlichen Vorteil gegen&#252;ber herk&#246;mmlichen Lernmethoden dar. Es ist dennoch zu erwarten, dass das Modell nicht fehlerfrei ist und Raum f&#252;r Verbesserung bietet.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Take Home Message f&#252;r die Praxis:</Mark1> Die Implementierung eines KI-gest&#252;tzten Anamnese Tools in das medizinische Curriculum stellt eine sinnvolle digitale Erg&#228;nzung zur bestehenden Ausbildung dar. Modelle auf Basis K&#252;nstlicher Intelligenz erweisen sich zunehmend als verl&#228;ssliche Hilfsmittel, die jedoch noch weiterer, langfristigerer Forschung und Evaluation ben&#246;tigen.</Pgraph></TextBlock>
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