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Münchner Studie zeigt gespaltene Haltung zu KI in der Medizin
München () – Eine weltweite Studie unter Beteiligung der Technischen Universität München (TUM) hat die Akzeptanz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Medizin aus Patientensicht untersucht. Die Ergebnisse zeigen deutliche Unterschiede je nach Geschlecht, Technikaffinität und Schwere der eigenen Erkrankung.
Die Studie, an der knapp 14.000 Personen in 74 Kliniken in 43 Ländern teilnahmen, ergab, dass 57,6 Prozent der Befragten den Einsatz von KI in der Medizin grundsätzlich positiv sehen.
Allerdings lehnten Patienten mit schwereren Erkrankungen KI eher ab. Mehr als die Hälfte der Patienten mit sehr schlechtem Gesundheitszustand äußerten sich „sehr negativ“ oder „eher negativ“ über Medizin-KI, während dies nur auf einen geringen Prozentsatz der Patienten mit sehr gutem Gesundheitszustand zutraf.
Ein wichtiger Aspekt für die Akzeptanz von KI in der Medizin ist die Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse.
70,2 Prozent der Befragten gaben an, dass es ihnen wichtig sei, dass Medizin-KI „erklärbar“ ist. Zudem bevorzugten 72,9 Prozent, dass KI als Werkzeug eingesetzt wird und die letztendliche Entscheidung bei den Ärzten liegt.
Die Studie soll dazu beitragen, zukünftige KI-Anwendungen in der Medizin stärker an den Bedürfnissen der Patienten auszurichten.
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| Text-/Bildquelle: | Übermittelt durch www.dts-nachrichtenagentur.de |
| Bildhinweis: | Krankenhaus (Archiv) |
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Wie heißen die Personen in diesem Beitrag?
Im Artikel kommen keine vollständigen Namen von Personen vor.
Welche Organisationen oder Institutionen werden genannt?
Technische Universität München (TUM), dts Nachrichtenagentur
Wann ist das Ereignis passiert?
Nicht erwähnt
Wo spielt die Handlung des Artikels?
Die Orte, an denen das beschriebene Ereignis stattfand, sind: München, 74 Kliniken in 43 Ländern.
Worum geht es in einem Satz?
Eine weltweite Studie mit Beteiligung der Technischen Universität München zeigt, dass 57,6 % der Patienten den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Medizin grundsätzlich positiv sehen, jedoch schwer kranke Patienten häufiger skeptisch sind und eine klare Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse sowie die Beibehaltung ärztlicher Entscheidungsgewalt bevorzugen.
Was war der Auslöser für den Vorfall?
Der Hintergrund der Veranstaltung ist eine weltweite Studie zur Akzeptanz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Medizin aus der Perspektive von Patienten. Die Forschung wurde von der Technischen Universität München (TUM) durchgeführt und umfasst Daten von fast 14.000 Personen aus 74 Kliniken in 43 Ländern, um verschiedene Faktoren wie Geschlecht, Technikaffinität und Gesundheitszustand zu analysieren.
Wie hat die Öffentlichkeit oder Politik reagiert?
Der Artikel beschreibt, dass die Akzeptanz von Künstlicher Intelligenz in der Medizin je nach Geschlecht, Technikaffinität und Gesundheitszustand variiert, mit 57,6 % positiver Rückmeldung insgesamt. Die Rückmeldungen beeinflussen die öffentliche und politische Diskussion über die Integration von KI in medizinische Anwendungen, wobei eine klare Präferenz für erklärbare Technologien und die Beibehaltung der Entscheidungsgewalt bei Ärzten besteht.
Welche Konsequenzen werden genannt?
Die Folgen oder Konsequenzen, die im Artikel erwähnt werden, sind: Unterschiedliche Akzeptanz von KI je nach Geschlecht und Technikaffinität, Patienten mit schwereren Erkrankungen lehnen KI eher ab, Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse ist wichtig, Mehrheit der Befragten bevorzugt erklärbare KI, 72,9 Prozent wünschen, dass KI als Werkzeug dient und Ärzte die Entscheidungen treffen, zukünftige KI-Anwendungen sollen stärker an den Bedürfnissen der Patienten ausgerichtet werden.
Gibt es bereits eine Stellungnahme?
Im Artikel wird keine direkte Stellungnahme oder Reaktion einer Person oder Organisation zitiert. Stattdessen werden die Ergebnisse der Studie zusammengefasst, die zeigen, dass die Akzeptanz von Künstlicher Intelligenz in der Medizin stark von Faktoren wie dem Gesundheitszustand der Patienten abhängt und dass viele Befragte die Erklärbarkeit der KI als wichtig erachten.
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