Gesundheitswesen
DOI: 10.1055/a-2718-4633

Im Rahmen dieser Studie wurden Einsatzmöglichkeiten von textgenerativer künstlicher Intelligenz bei der Auswertung von Dokumenten der gesetzlichen Unfallversicherung untersucht. Zu diesem Zweck wurden medizinische Dokumente mithilfe gezielter Prompts sowohl durch ChatGPT als auch durch ein speziell angepasstes CustomGPT-Modell analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass einfache Aufgaben wie das Auslesen von Stammdaten oder das Erkennen fehlender Kausalitäten mit hoher Genauigkeit und geringer Fehlerquote bewältigt wurden. Bei komplexeren juristischen Fragestellungen sowie bei der Einordnung kontextueller Informationen offenbarte sich jedoch eine eingeschränkte Zuverlässigkeit. Die Verwendung eines angepassten CustomGPT-Modells brachte hierbei keinen signifikanten Qualitätsvorteil gegenüber dem Standardmodell. In ihrer derzeitigen Entwicklungsstufe ist die Technologie für den praktischen Einsatz bei der Auswertung von Berichten in der gesetzlichen Unfallversicherung noch nicht geeignet. Künftige Studien sollten neuere Versionen von ChatGPT sowie alternative KI-Systeme einbeziehen. Es ist zu erwarten, dass textgenerative KI in naher Zukunft verlässlich für die hier betrachteten Anwendungsbereiche eingesetzt werden kann.
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