Im Interview zum Wissenssnack ?Automation Bias – Was ist das und was sind die Folgen?“ erl?utert Florian Kücking, wie sich die Tendenz von uns Menschen, automatisierten Systemen mehr zu vertrauen als unserem eigenen Urteilsverm?gen, auswirken kann.
In einer Studie betrachtet der wissenschaftliche Mitarbeiter im Forschungszentrum für Gesundheits- und Sozialinformatik an unserer dafabet888官网,大发dafa888 vor allem die Auswirkungen des Automation Bias im Gesundheitssystem, hat aber auch Hinweise für alle, die mit Künstlicher Intelligenz arbeiten.
Sie haben untersucht, wie sehr Fachkr?fte aus dem Gesundheitsbereich auf KI vertrauen. Warum haben Sie sich mit diesem Thema besch?ftigt?
Wir haben uns mit dem Thema besch?ftigt, weil der Einsatz von KI-gestützten Entscheidungsunterstützungssystemen im Gesundheitswesen stark zunimmt und immer mehr klinische Prozesse unterstützt werden. Diese Technologien versprechen, die Genauigkeit von Diagnosen zu erh?hen und die Arbeitsbelastung des Personals zu reduzieren. Gleichzeitig bergen sie jedoch auch Risiken, da wie auch wir Menschen keines dieser Systeme perfekt ist. Da die Auswirkungen von Fehleinsch?tzungen im Gesundheitswesen besonders gravierend sein k?nnen, ist es entscheidend zu verstehen, wie medizinische Fachkr?fte mit solchen Systemen interagieren. Unser Ziel war es, herauszufinden, welche Faktoren dazu führen, dass KI-Empfehlungen zu stark oder auch zu wenig vertraut wird und wie dies die diagnostische Genauigkeit beeinflusst.
Und welche Ergebnisse waren für Sie besonders spannend?
Besonders spannend war für uns die Erkenntnis, dass die diagnostischen F?higkeiten der Fachkr?fte eine entscheidende Rolle spielen. Personen, die über fundierte Fachkenntnisse und praktische Erfahrung verfügen, sind deutlich weniger anf?llig für den Automation Bias. Das bedeutet, dass KI-Systeme zwar eine wertvolle Unterstützung bieten k?nnen, aber das Wissen und die Erfahrung des medizinischen Personals weiterhin entscheidend sind, um Fehler zu vermeiden.
Ein weiterer interessanter Befund war, dass der wahrgenommene Nutzen eines KI-Systems ebenfalls die Neigung zu Automation Bias erh?ht. Je mehr ein System als nützlich und effizient wahrgenommen wurde, desto eher neigten Fachkr?fte dazu, auch falsche Empfehlungen zu übernehmen. Das unterstreicht die Wichtigkeit eines reflektierten Umgangs mit der Technologie, besonders im Setting von KI-gestützten Systemen.
Worauf sollten Praktiker:innen aus dem Gesundheitswesen achten, wenn sie KI zur Entscheidungsunterstützung heranziehen?
Klinikerinnen und Kliniker sollten besonders darauf achten, dass sie KI-basierte Empfehlungen immer im Kontext ihrer eigenen klinischen Expertise bewerten. Es ist wichtig, die KI nicht als ?endgültige“ Entscheidungsquelle zu betrachten, sondern als eine von mehreren Informationsquellen, die das eigene Urteilsverm?gen unterstützen kann. Au?erdem sollten sie sich der Grenzen der KI bewusst sein, insbesondere wenn es um fehlerhafte oder nicht auf den Einzelfall abgestimmte Vorschl?ge geht.
Und welche Implikationen sehen Sie für uns alle, die wir mit KI arbeiten? Was k?nnen wir tun, damit wir weniger dem Automation Bias unterliegen?
Es ist wichtig, die Grenzen der KI zu kennen und ihre Empfehlungen immer in den richtigen Kontext zu setzen. KI sollte nie als alleinige Entscheidungsquelle dienen. Stattdessen sollten wir sie als ein Werkzeug betrachten, das uns unterstützt, aber immer zus?tzliche Informationsquellen heranziehen und unser eigenes Wissen einbringen. Kritisches Hinterfragen und das Einbeziehen mehrerer Perspektiven sind wichtig, um gute Entscheidungen zu treffen und Fehler zu vermeiden.
Von: Katharina Lutermann