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    <Identifier>26gma036</Identifier>
    <IdentifierDoi>10.3205/26gma036</IdentifierDoi>
    <IdentifierUrn>urn:nbn:de:0183-26gma0365</IdentifierUrn>
    <ArticleType>Meeting Abstract</ArticleType>
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      <Title language="de">Weiterentwicklung eines Seminares zur Bearbeitung einer klinischen Fragestellung mit kritischer Nutzung und Validierung von KI-Tools f&#252;r Medizinstudierende</Title>
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          <Lastname>R&#252;thrich</Lastname>
          <LastnameHeading>R&#252;thrich</LastnameHeading>
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          <Affiliation>Medizinische Fakult&#228;t und Universit&#228;tsklinikum Carl Gustav Carus, Medizincampus Chemnitz der TU Dresden, Zentrum f&#252;r Evidenzbasierte Gesundheitsversorgung (ZEGV), Chemnitz, Deutschland</Affiliation>
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          <Lastname>Kaboth</Lastname>
          <LastnameHeading>Kaboth</LastnameHeading>
          <Firstname>Pauline</Firstname>
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          <Affiliation>Medizinische Fakult&#228;t und Universit&#228;tsklinikum Carl Gustav Carus, Medizincampus Chemnitz der TU Dresden, Zentrum f&#252;r Evidenzbasierte Gesundheitsversorgung (ZEGV), Chemnitz, Deutschland</Affiliation>
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          <LastnameHeading>K&#246;sters</LastnameHeading>
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          <Affiliation>Medizinische Fakult&#228;t und Universit&#228;tsklinikum Carl Gustav Carus, Medizincampus Chemnitz der TU Dresden, Zentrum f&#252;r Evidenzbasierte Gesundheitsversorgung (ZEGV), Chemnitz, Deutschland</Affiliation>
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          <Firstname>Lorenz</Firstname>
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          <Affiliation>Medizinische Fakult&#228;t und Universit&#228;tsklinikum Carl Gustav Carus, Medizincampus Chemnitz der TU Dresden, Zentrum f&#252;r Evidenzbasierte Gesundheitsversorgung (ZEGV), Chemnitz, Deutschland</Affiliation>
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          <Corporatename>German Medical Science GMS Publishing House</Corporatename>
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      <DatePublished>20260904</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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        <MeetingName>Jahrestagung der Gesellschaft f&#252;r Medizinische Ausbildung (GMA)</MeetingName>
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        <MeetingSession>V-06 KI &#8211; Assessment, Testing &#38; Feedback</MeetingSession>
        <MeetingCity>Dresden</MeetingCity>
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          <DateFrom>20260917</DateFrom>
          <DateTo>20260919</DateTo>
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    <ArticleNo>V-0606</ArticleNo>
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      <MainHeadline>Text</MainHeadline><Pgraph><Mark1>Problembeschreibung: </Mark1>W&#228;hrend generative KI-Tools zunehmend in klinischen Entscheidungsprozessen eingesetzt werden, zeigen die Ergebnisse eines aktuellen Scoping Reviews zum Einsatz von KI in der medizinischen Grundausbildung, dass Medizinstudierende zwar h&#228;ufig KI-Tools nutzen, jedoch oft ohne kritische Reflexion <TextLink reference="1"></TextLink>. An medizinischen Fakult&#228;ten in Deutschland gibt es zwar fakultative Veranstaltungen zur Nutzung von KI in Medizin und Lehre <TextLink reference="2"></TextLink>, bisher jedoch keine curricularen Ans&#228;tze zur Nutzung und Validierung von KI-generierten Ergebnissen im Bereich der evidenzbasierten Medizin, obwohl der Medizinische Fakult&#228;tentag (MFT) im Positionspapier &#8222;Digitalit&#228;t in Medizin und Studium&#8220; betonte, dass Medizinische Fakult&#228;ten grundlegende KI-Kompetenzen als festen curricularen Bestandteil f&#246;rdern sollten <TextLink reference="3"></TextLink>.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Projektbeschreibung: </Mark1>Daher hat die Forschungsgruppe des Zentrums f&#252;r Evidenzbasierte Gesundheitsversorgung (ZEGV) am Medizincampus Chemnitz sowohl die Seminararbeit als auch die zugeh&#246;rige Seminarreihe im Rahmen des Kompetenzfeldes 27 &#8222;Wissenschaftliche Methoden&#8220; des Modellstudiengangs Humanmedizin MEDiC neugestaltet. Die Seminararbeit, die bisher die Erstellung eines (verk&#252;rzten) systematischen Reviews vorsah, wurde dabei gezielt neugestaltet, um KI-Kompetenzen der Studierenden zu trainieren.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Ergebnisse: </Mark1>Die Seminarreihe sowie deren Lernziele und die o.g. Pr&#252;fungsleistung fokussiert st&#228;rker als bisher auf praktische Kompetenzen der Evidenzbasierten Medizin (EbM) und beinhaltet unter anderem die Recherche zu klinischen Fragestellungen anhand realer klinischer F&#228;lle, f&#252;r die eine &#8222;klassische&#8220; Leitlinien- und Evidenzsuche mit Hilfe von Datenbanken um die Nutzung von KI-Instrumenten und deren Ergebnisvalidierung erg&#228;nzt wurde. Im Zuge dessen werden in den Seminaren zus&#228;tzlich zu den Lehrinhalten zu Fragestellungen, Studientypen, Critical Appraisal und Ergebnisvisualisierung auch beispielhafte KI-Modelle, Prompting-Strategien und die Selbstreflexion im Umgang mit der KI adressiert. Die neu konzipierten Seminare werden zum Sommersemester 2026 umgestellt und damit im Pflichtcurriculum von MEDiC verankert.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Diskussion: </Mark1>Im Rahmen eines geplanten studentischen Promotionsprojekts sollen zum einen Erkenntnisse aus der Evaluation des ersten Durchlaufs der neuen Seminarreihe und die erzielten studentischen Leistungen aufbereitet werden. Zum anderen soll ein internationaler Vergleich bereits etablierter Lehreinheiten f&#252;r Medizinstudierende in anderen L&#228;ndern systematisch erfolgen, um ein Transferpotenzial f&#252;r fakultative Lehrveranstaltungen und andere Fakult&#228;ten zu erarbeiten.</Pgraph><Pgraph>Dabei soll ein Fokus auf die Entwicklung von Bewertungskriterien f&#252;r studentische Leistungen, welche mit dem Einsatz von KI erbracht wurden, gelegt werden.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Take-Home-Message: </Mark1>Im kommenden Sommersemester werden erstmals KI-Kompetenzen im Rahmen der EbM als Pflichtbestandteil im Curriculum von MEDiC verankert und damit ein Schritt zur Umsetzung der Empfehlungen des MFT vollzogen.</Pgraph></TextBlock>
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        <RefTitle>Artificial intelligence in undergraduate medical education: an updated scoping review</RefTitle>
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        <RefTotal>Simoni J, Urtubia-Fernandez J, Mengual E, Simoni DA, Royo M, Ega&#241;a-Yin D, Hertog OL, L&#243;pez-Ortiz L, Mu&#241;oz-Tom&#225;s A, Santiago-Mart&#237;nez P, Vahamaki A, Pereira JL. Artificial intelligence in undergraduate medical education: an updated scoping review. BMC Med Educ. 2025;25(1):1609. DOI: 10.1186&#47;s12909-025-08188-2</RefTotal>
        <RefLink>http:&#47;&#47;dx.doi.org&#47;10.1186&#47;s12909-025-08188-2</RefLink>
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        <RefTotal>Mosch L, Back DA, Balzer F, Bernd M, Brandt J, Erkens S, Frey N, Ghanaat A, Glauert DL, G&#246;llner S, Hofferbert J, Klopfenstein SA, Lantwin P, Mah DK, &#214;zden GM, Poncette AS, Rampelt F, Sarica MM, Schmieding M, Schmidt J, Wagnitz J, Wunderlich M. Lernangebote zu K&#252;nstlicher Intelligenz in der Medizin. Berlin: KI-Campus; 2021. Zug&#228;nglich unter&#47;available from: https:&#47;&#47;ki-campus.org&#47;sites&#47;default&#47;files&#47;2021-09&#47;Lernangebote&#95;KI&#95;in&#95;der&#95;Medizin&#95;Studie.pdf</RefTotal>
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        <RefTotal>Medizinischer Fakult&#228;tentag (MFT). Positionspapier &#8222;Digitalit&#228;t in Medizin und Studium&#8220;. Berlin: Medizinischer Fakult&#228;tentag; 2025. Zug&#228;nglich unter&#47;available from: https:&#47;&#47;medizinische-fakultaeten.de&#47;medien&#47;stellungnahmen&#47;positionspapier-digitalitaet-in-medizin-und-studium&#47;</RefTotal>
        <RefLink>https:&#47;&#47;medizinische-fakultaeten.de&#47;medien&#47;stellungnahmen&#47;positionspapier-digitalitaet-in-medizin-und-studium&#47;</RefLink>
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