26gma279 10.3205/26gma279 urn:nbn:de:0183-26gma2795 Meeting Abstract Volf Volf Ivo I

Medizinische Universität Wien, Institut für Physiologie, Wien, Österreich

author Tuktarova Tuktarova Aliya A

Fachhochschule Technikum Wien, Wien, Österreich

author German Medical Science GMS Publishing House

Düsseldorf

610 20260904 germ This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License. Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung). M0655 279 Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA) WS-412 Wenn KI-Modelle erwachsen werden: KI-gestützte Literatursuche in der medizinischen Wissenschaft Dresden 20260917 20260919 WS-41201 TextKI-gestützte wissenschaftliche Informationssuche hält zunehmend Einzug in den universitären Alltag – sowohl als bewusst eingesetztes Werkzeug in wissenschaftsassoziierten Lehrveranstaltungen als auch indirekt, wenn Lehrende in betreuten oder zu beurteilenden Arbeiten mit (potentiell) KI-gestützten Ergebnissen konfrontiert sind. Damit wird Kompetenz im verantwortungsvollen Einsatz von KI unverzichtbar: Welche Systeme sind für wissenschaftliche Recherche (nicht) geeignet, worauf beruhen ihre Ergebnisse, und wie lassen sich Quellenangaben effizient prüfen?Ergebnisse aus generischen Large Language Model (LLM)-Workflows (z.B. aus ChatGPT) sind ohne konsequente Quellenbindung und Verifikation häufig nicht hinreichend transparent auf Primärliteratur zurückführbar; auch unabhängig von Halluzinationen unterläuft dies die Anforderungen der Guten wissenschaftlichen Praxis.Dieser Workshop stellt Consensus als state-of-the-art Ansatz für KI-gestützte Literatursuche vor, bei dem die Ausgabe konsequent an identifizierbare wissenschaftliche Publikationen gebunden ist. Der Suchkorpus umfasst eine umfangreiche, kuratierte Sammlung wissenschaftlicher Arbeiten, die sich maßgeblich an der in PubMed verzeichneten biomedizinischen Literatur orientiert. Eine semantische Suche ermöglicht es, relevante Studien auch bei variierender Terminologie zu identifizieren. Die integrierte LLM-gestützte Auswertung unterstützt die strukturierte Zusammenfassung und vergleichende Einordnung der Evidenz, zusätzlich können Literaturangaben hinsichtlich ihrer formalen und inhaltlichen Plausibilität geprüft werden.Lernziel: Teilnehmende könnenStärken und Schwächen generischer LLM-Systeme bei wissenschaftlichen Themen benennen,Consensus für eine nachvollziehbare Literaturrecherche einsetzen,Rechercheergebnisse in überprüfbare Arbeitsprodukte überführen (z.B. Kurzbriefing/Evidenzübersicht mit ausgewiesenen Unsicherheiten),(aus anderen Quellen vorliegende) Zitierungen auf Existenz und bibliographische Korrektheit prüfen,Zitierungen in wissenschaftlichen Artikelentwürfen inhaltlich gegen Primärquellen abgleichen und die Grenzen dieses Vorgehens benennen.Ablauf der Veranstaltung mit Zeitplan inkl. eingesetzter didaktischer Methoden: Die Teilnehmenden werden anhand von vorbereiteten Fragestellungen mit Arbeitsweise und Bedienbarkeit von Consensus vertraut gemacht, anschließend sollen eigene Recherchen eingesetzt werden (siehe Tabelle 1 ).Zielgruppe: Der Workshop richtet sich an Personen mit Interesse und Verantwortlichkeit in wissenschaftlicher (Lehr)Forschung sowie dem forschungs-assoziierten Lehrbereich (curriculare Gestaltung wissenschaftsvermittelnder Lehre sowie Durchführung und Betreuung von Dissertationen und Diplomarbeiten etc.)Vorbereitung: Thema oder Frage für 1-2 eigene Recherchen vorbereitenNotebook oder Tablet mit WLAN-Zugriff mitbringen sowie nach Möglichkeit 10-20 pdf-Dateien relevanter Publikationen bereithalteneMail-Adresse für Registrierung bei Consensus vorbereiten 11

Tabelle 1: Zeitplan, Inhalte und Methoden

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