25gma036 10.3205/25gma036 urn:nbn:de:0183-25gma0360 Meeting Abstract Moldt Moldt Julia Astrid JA

Universität Tübingen, Medizinische Fakultät, TIME – Tübingen Institute for Medical Education, Tübingen, Deutschland

author Festl-Wietek Festl-Wietek Teresa T

Universität Tübingen, Medizinische Fakultät, TIME – Tübingen Institute for Medical Education, Tübingen, Deutschland

author Zabel Zabel Susanne S

Universität Tübingen, Interfakultäres Institut für Biomedizinische Informatik (IBMI), Tübingen, Deutschland

author Nieselt Nieselt Kay K

Universität Tübingen, Interfakultäres Institut für Biomedizinische Informatik (IBMI), Tübingen, Deutschland

author Herrmann-Werner Herrmann-Werner Anne A

Universität Tübingen, Medizinische Fakultät, TIME – Tübingen Institute for Medical Education, Tübingen, Deutschland Universitätsklinikum Tübingen, Abteilung Innere Medizin VI/Psychosomatische Medizin und Psychotherapie, Tübingen, Deutschland

author German Medical Science GMS Publishing House

Düsseldorf

610 20250908 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). M0626 036 Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA) V-05 Professional Identity Formation Düsseldorf 20250908 20250910 V-05-04 Bundesministerium für Bildung und Forschung TextFragestellung/Zielsetzung: Die Integration Künstlicher Intelligenz (KI) gewinnt zunehmend an Bedeutung im medizinischen Bereich und eröffnet vielseitige Anwendungsmöglichkeiten in sämtlichen Aspekten der Gesundheitsversorgung . Während KI-gestützte Systeme Potenzial zur Effizienzsteigerung bieten, werfen sie zugleich Fragen nach der zukünftigen ärztlichen Rolle, Entscheidungsautonomie und Verantwortungszuschreibung auf (, . Diese Studie untersucht, wie Medizinstudierende und Ärzt*innen den Einfluss von KI auf ihre berufliche Identität wahrnehmen und welche Veränderungen sie für ihre Rolle in der medizinischen Entscheidungsfindung erwarten. Zudem wird analysiert, welche Faktoren sie in klinischen Situationen mit KI-Unterstützung priorisieren und wie sie Vertrauen, Erklärbarkeit und Verantwortung gewichten. Die Untersuchung erfolgt im Rahmen des BMBF-geförderten Projekts TüKITZMed (Tübinger KI – Trainingszentrum für die Medizin).Methoden: Die Studie kombiniert einen quantitativen Fragebogen mit einer Fallvignettenuntersuchung. Der Fragebogen basiert auf einer umfassenden Literaturrecherche und enthält eine Vielzahl geschlossener Fragen (fünfstufige Likert-Skala) sowie offene Fragen. Er untersucht die ärztliche Identität, erwartete Veränderungen durch KI und die Wahrnehmung von Verantwortung, Vertrauen und Erklärbarkeit in KI-gestützten Entscheidungsprozessen.Die Datenerhebung erfolgt digital über SoSci Survey [https://www.soscisurvey.de/], die Auswertung umfasst deskriptive und multivariate Analysen. Die ergänzenden Fallvignetten simulieren klinische Entscheidungssituationen mit KI-Unterstützung. Die Teilnehmenden bewerten, welche Faktoren sie in diesen Situationen priorisieren.Ergebnisse: Die Befragung läuft von November 2024 bis voraussichtlich Februar 2025 und weiterführende Analysen stehen bei der Tagung zur Verfügung.Diskussion: Die Integration von KI erfordert eine Reflexion darüber, wie sich die ärztliche Identität zwischen technologischer Unterstützung und professioneller Autonomie verändert. Während frühere Studien KI als Effizienzgewinn oder Bedrohung ärztlicher Expertise rahmen, bleibt unklar, wie sich die ärztliche Rolle wandelt und welche Aushandlungsprozesse um Vertrauen, Erklärbarkeit und Verantwortung in klinischen Entscheidungen stattfinden.Diese Studie vertieft das Verständnis ärztlicher Perspektiven auf KI-gestützte Entscheidungen. Die Ergebnisse könnten Impulse für KI-Trainingsprogramme in der medizinischen Ausbildung und Strategien zur erfolgreichen Implementierung in klinische Prozesse liefern.Take Home Message: KI verändert nicht nur diagnostische und therapeutische Prozesse, sondern auch die ärztliche Identität und Verantwortung. Besonders relevant sind Fragen zur Verantwortungszuschreibung, Erklärbarkeit und Vertrauen in KI-gestützte Systeme. Das Projekt wird vom BMBF gefördert. Tretter M Samhammer D Dabrock P Künstliche Intelligenz in der Medizin: Von Entlastungen und neuen Anforderungen im ärztlichen Handeln 2024 Ethik Med 7-29 Tretter M, Samhammer D, Dabrock P. Künstliche Intelligenz in der Medizin: Von Entlastungen und neuen Anforderungen im ärztlichen Handeln. Ethik Med. 2024;36(1):7-29. DOI: 10.1007/s00481-023-00789-z http://dx.doi.org/10.1007/s00481-023-00789-z Kundu S How will artificial intelligence change medical training? 2021 Commun Med (Lond) 8 Kundu S. How will artificial intelligence change medical training? Commun Med (Lond). 2021;1:8. DOI: 10.1038/s43856-021-00003-5 https://doi.org/10.1038/s43856-021-00003-5 Moldt JA Festl-Wietek T Fuhl W Zabel S Claassen M Wagner S Nieselt K Herrmann-Werner A Assessing Artificial Intelligence Awareness and Identifying Essential Competencies: Insights from Key Stakeholders in Integrating AI into Medical Education 2024 JMIR Med Educ e58355 Moldt JA, Festl-Wietek T, Fuhl W, Zabel S, Claassen M, Wagner S, Nieselt K, Herrmann-Werner A. Assessing Artificial Intelligence Awareness and Identifying Essential Competencies: Insights from Key Stakeholders in Integrating AI into Medical Education. JMIR Med Educ. 2024;10:e58355. DOI: 10.2196/58355 http://dx.doi.org/10.2196/58355 0 0 0 0