26gma119 10.3205/26gma119 urn:nbn:de:0183-26gma1190 Meeting Abstract Göbel Göbel Johannes J

Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insb. Betriebliches Informationsmanagement, Halle/Saale, Deutschland

author Betke Betke Hans H

Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insb. Betriebliches Informationsmanagement, Halle/Saale, Deutschland

author Schwardt Schwardt Miriam M

Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Dorothea-Erxleben-Lernzentrum Halle (DELH), Halle/Saale, Deutschland

author Hempel Hempel Linn L

Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Dorothea-Erxleben-Lernzentrum Halle (DELH), Halle/Saale, Deutschland

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 119 Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA) P-02 Poster: Innovative Lehrformate in der Medizin I Dresden 20260917 20260919 P-0207 TextProblembeschreibung/Zielsetzung: Simulationsgespräche mit Simulationspersonen (SPs) sind ein etabliertes und unverzichtbares Format in der medizinischen Ausbildung. Ihre Ressourcenintensität beschränkt den Einsatz jedoch auf curricular verankerte Kurse; ein niedrigschwelliges, selbstgesteuertes Üben bleibt kaum möglich. Anders als für prozedurale Fertigkeiten existieren für die Arzt-Patienten-Kommunikation (APK) kaum extracurriculare Trainingsformate, obwohl Studierende ein entsprechendes Bedürfnis äußern .Large Language Model (LLM)-basierte virtuelle Patient*innen (VPs) bieten einen vielversprechenden Ansatz, diese Lücke zu schließen . Das vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt, geförderte Projekt MediMentor-AI (16SV9570) entwickelt eine digitale Übungsplattform, die realitätsnahe virtuelle Patient*innen bereitstellt und Gespräche automatisiert hinsichtlich qualitativer Aspekte der Kommunikation auswertet.Projektbeschreibung/Evaluationsmethoden: Im Rahmen einer Pilotmachbarkeitsstudie wurde ein LLM-basierter Voicebot-Demonstrator evaluiert, der drei VPs auf Basis standardisierter SP-Rollenbeschreibungen aus etablierten medizinischen Lehrformaten mittels GPT-4 realisiert. Acht Mediziner*innen (Fachärzt*innen, Lehrende, Tutor*innen; Ø 9,6 Jahre Berufserfahrung) führten Anamnesegespräche mit allen drei VPs (je 8-12 Min.) und stellten anschließend eine Diagnose. Vier Konstrukte wurden mittels Fragebögen erhoben: Simulationsfidelität, wahrgenommener Nutzen, Soziale Präsenz und Nutzungsintention, bewertet anhand vordefinierter Traffic-Light-Kriterien.Ergebnisse: Drei der vier Progressionskriterien erreichten den Grünlichtstatus: Die medizinischen Fachleute bewerteten die Simulationsfidelität, den wahrgenommenen Nutzen für die Lehre sowie die Nutzungsintention durchweg positiv, dabei letztere sowohl für den Einsatz im Präsenzunterricht als auch im Selbststudium. Lediglich die wahrgenommene soziale Präsenz verfehlte den Zielwert und fiel in den Gelbbereich, was darauf hindeutet, dass die rein sprachbasierte Interaktion das Erleben einer echten zwischenmenschlichen Begegnung noch nicht vollständig abbildet. Zudem variierte die Bewertung der Gesprächsrealismus zwischen den drei Szenarien, was auf Optimierungsbedarf bei der Ausgestaltung einzelner VPs hinweist.Diskussion: Die Studie belegt die grundsätzliche Machbarkeit und das didaktische Potenzial LLM-basierter VPs für das APK-Training. Als skalierbare, jederzeit verfügbare und kostengünstige Ergänzung zu SP-basierten Formaten adressieren solche Systeme zentrale Engpässe in (Selbst-)Studium und Weiterbildung.Take-Home-Messages: LLM-basierte VPs sind eine machbare, skalierbare Ergänzung zur SP-Ausbildung.Hochwertige, zugängliche Kommunikationsschulung erfordert multimodale Erweiterungen als nächsten Entwicklungsschritt.Soziale Präsenz ist die zentrale Designherausforderung sprachbasierter Lernangebote. Hamilton A Artificial Intelligence and Healthcare Simulation: The Shifting Landscape of Medical Education 2024 Cureus e59747 Hamilton A. Artificial Intelligence and Healthcare Simulation: The Shifting Landscape of Medical Education. Cureus. 2024;16(5):e59747. DOI: 10.7759/cureus.59747 https://doi.org/10.7759/cureus.59747 Abd-Alrazaq A AlSaad R Alhuwail D Ahmed A Healy P M Latifi S Aziz S Damseh R Alabed Alrazak S & Sheikh J Large language models in medical education: opportunities, challenges, and future directions 2023 JMIR Med Educ e48291 Abd-Alrazaq, A, AlSaad, R, Alhuwail, D, Ahmed, A, Healy, P M, Latifi, S, Aziz, S, Damseh, R, Alabed Alrazak, S & Sheikh, J. Large language models in medical education: opportunities, challenges, and future directions. JMIR Med Educ. 2023;9:e48291. DOI: 10.2196/48291 https://doi.org/10.2196/48291 Göbel J Betke H Thews O 2025 Virtual Patient Encounters: Assessing the Feasibility of LLM-Driven Voicebots in Medical Communication Training. ACIS 2025 Proceedings Göbel J, Betke H, Thews O. Virtual Patient Encounters: Assessing the Feasibility of LLM-Driven Voicebots in Medical Communication Training. ACIS 2025 Proceedings. 2025;13. Zugänglich unter/available from: https://aisel.aisnet.org/acis2025/13/ https://aisel.aisnet.org/acis2025/13/ 0 0 0 0