Künstliche Intelligenz auf Augenhöhe mit Thrombose-Expert:innen

Eine internationale Studie unter Leitung von Nikola Vladic und Cihan Ay von der Universitätsklinik für Innere Medizin I (Klinische Abteilung für Hämatologie und Hämostaseologie, MedUni Wien) zeigt: Sprachmodelle der Künstlichen Intelligenz (KI) liefern bei Fragen zur Patient:innenaufklärung über venöse Thromboembolien (VTE) teils bessere Antworten als ausgewiesene Fachexpert:innen. In komplexen klinischen Entscheidungssituationen waren die Empfehlungen der KI-Modelle in vielen Fällen gleichwertig zu jenen von Thrombosespezialist:innen. Die Ergebnisse wurden im Journal of Thrombosis and Haemostasis (JTH), dem führenden Fachjournal der International Society on Thrombosis and Haemostasis, publiziert.

In der Studie wurden drei große Sprachmodelle (ChatGPT, DeepSeek, Le Chat Mistral) mit international renommierten Thromboseexpert:innen verglichen. Ärzt:innen aus 18 Ländern beurteilten in einer verblindeten Bewertung sowohl Antworten zu häufigen Fragen in der Patient:innenaufklärung als auch Handlungsempfehlungen zu drei komplexen klinischen Fallvignetten.

„Besonders im Bereich der Patient:innenaufklärung konnte die KI mit klaren, verständlichen und strukturierten Antworten überzeugen und wurde von den unabhängigen Gutachter:innen besser bewertet als die Antworten der Expert:innen“, erklärt Studienerstautor Nikola Vladic.

Bei den klinischen Fallbeispielen – darunter die Behandlung einer tiefen Beinvenenthrombose bei einer jungen Frau, einer Lungenembolie bei einem jungen Mann ohne Risikofaktoren sowie eines Tumorpatienten mit Blutungskomplikation – lieferten die Sprachmodelle vergleichbare Ergebnisse zu jenen der Expert:innen.

„Unsere Ergebnisse zeigen, dass KI-Sprachmodelle das ärztliche Handeln sinnvoll ergänzen können – vorausgesetzt, es gibt klare Rahmenbedingungen für ihren Einsatz. Datenschutz, Aktualität der Evidenz und die Verantwortung in der Entscheidungsfindung bleiben zentrale Herausforderungen“, betont Studienletztautor Cihan Ay.

Die Autor:innen weisen darauf hin, dass eine unkritische Nutzung Risiken birgt, etwa im Hinblick auf Wissensverlust bei jungen Mediziner:innen. Artificial Intelligence kann Ärzt:innen nicht ersetzen, sie aber in ihrer Entscheidungsfindung unterstützen und entlasten.

Publikation: Journal of Thrombosis and Haemostasis
Large language models versus thrombosis experts: A comparative study on patient education and clinical decision-making in venous thromboembolism.
Vladic N, Nopp S, Pabinger I, Ageno W, Connors JM, Eichinger S, Ay C, on behalf of the ClotGPT study group.
https://doi.org/10.1016/j.jtha.2025.09.004