Würzburg

Studie zeigt: Vertrauen in medizinische Ratschläge sinkt bei KI-Nutzung

Eine aktuelle Studie von Würzburger Psychologen zeigt, dass Menschen medizinischen Empfehlungen weniger vertrauen, wenn sie glauben, dass eine KI an deren Erstellung beteiligt war, was wichtige Auswirkungen auf die zukünftige Nutzung von digitalen Gesundheitsplattformen und den Behandlungserfolg haben könnte.

Die Verwendung von künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitsbereich nimmt zu, doch das Vertrauen in diese Technologien ist bemerkenswert gering. Eine aktuelle Studie aus Würzburg hat ergeben, dass Menschen dazu neigen, medizinischen Ratschlägen weniger zu vertrauen, wenn sie vermuten, dass eine KI bei deren Erstellung beteiligt war. Dies ist besonders bedeutsam im Kontext der Digitalisierung des Gesundheitswesens, da es zeigt, dass technologische Fortschritte potenziell auf Widerstand stoßen können.

Die Ergebnisse der Studie

In einer umfangreichen Untersuchung, die mehr als 2.000 Teilnehmer umfasste, wurde festgestellt, dass medizinische Ratschläge, die als von einem KI-gestützten System ausgegeben dargestellt wurden, als weniger zuverlässig und empathisch wahrgenommen wurden. Selbst wenn die Teilnehmer glaubten, dass Ärzte bei der Erstellung dieser Ratschläge beraten wurden, führte die Beteiligung der KI zu einem signifikanten Vertrauensverlust. Die Studie, die von Moritz Reis und Professor Wilfried Kunde von der Julius-Maximilians-Universität Würzburg durchgeführt wurde, wurde kürzlich in der Fachzeitschrift Nature Medicine veröffentlicht.

Die Bedeutung von Vertrauen in der Medizin

Trust ist ein entscheidender Faktor für den Behandlungserfolg in der Medizin. Ärzte bauen in der Regel eine vertrauensvolle Beziehung zu ihren Patienten auf, was die Compliance, also die Bereitschaft, medizinischen Ratschlägen zu folgen, fördert. Die Ergebnisse dieser Studie zeigen, dass durch die Verwendung von KI diese vertrauensvolle Beziehung gefährdet werden könnte. Die Forscher betonen, dass zukünftige Entwicklungen im Bereich der digitalen Gesundheitsversorgung sowohl das technische Wissen als auch das Vertrauen der Patienten berücksichtigen müssen.

Kognitive Verzerrungen und ihre Auswirkungen

Ein wichtiger Aspekt der Studie ist die Erkenntnis, dass das Vertrauen in die medizinischen Empfehlungen signifikant abnimmt, wenn Teilnehmer wissen, dass eine KI involviert ist. Die Wahrnehmung von Künstlicher Intelligenz als weniger empathisch könnte dazu führen, dass Patienten in ihrem Umgang mit digitalen Gesundheitsdiensten vorsichtiger sind. Hierdurch könnte es zu einem paradoxerweise niedrigeren Einsatz solcher Technologien kommen, als es deren Potenzial rechtfertigen würde.

Verständlichkeit der Ratschläge

Interessanterweise gab es kaum Unterschiede in der Verständlichkeit der medizinischen Informationen zwischen den Gruppen, die von einem Arzt, einem KI-Chatbot oder einer Kombination aus beidem Informationen erhielten. Die Teilnehmer hatten keine Vorbehalte gegen die Klarheit, mit der die Informationen übermittelt wurden. Dies zeigt, dass, während das Vertrauen an sich ein großes Hindernis darstellt, die Qualität der Informationen nicht zwangsläufig gemindert wird, wenn KI Teil des Prozesses ist.

Schlussfolgerung und Ausblick

Die Studie weist darauf hin, dass ein tiefgreifendes Verständnis für die Gründe des Misstrauens gegenüber KI in der Medizin erforderlich ist, um deren Integration in die Patientenversorgung zu verbessern. Die Ergebnisse könnten ein Ausgangspunkt für zukünftige Forschungen sein, die untersuchen, wie das Potenzial von KI in der Medizin optimal genutzt werden kann, ohne das notwendige Vertrauen der Patienten zu gefährden. In einer zunehmend digitalen Welt ist es unerlässlich, dass die Entwicklung und Implementierung solcher Technologien die Bedürfnisse und Ängste der Patienten in den Vordergrund stellt.

Kontaktinformationen

Für weitere Informationen steht Moritz Reis, Lehrstuhl für Psychologie III, zur Verfügung. Er ist telefonisch unter +49 931 31-81629 oder per E-Mail unter moritz.reis@uni-wuerzburg.de zu erreichen.

NAG

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