Vergleich der Ergebnisse einer auf künstlicher Intelligenz basierenden Bewertung mit den von Menschen durchgeführten Bewertungen

Jeder Anbieter kann verkünden, dass seine KI mit dem Expertenurteil übereinstimmt, sobald die Zahlen vorliegen und die heiklen Varianten stillschweigend aussortiert wurden. Indem wir die Methode zuerst veröffentlichen, nehmen wir uns diese Möglichkeit selbst. Einfach ausgedrückt: Die im Folgenden beschriebenen Validierungsstudien wurden noch nicht durchgeführt. Nichts auf dieser Seite stellt ein Ergebnis dar. Was heute vorliegt, ist ein fertiges Studiendesign, ein definierter Umfang, eine definierte Teilnehmergruppe und die Bewertungsinstrumente, die die menschlichen Gutachter verwenden werden.

Die Teilnehmergruppe besteht aus Fachkräften des Gesundheitswesens und klinischen Führungskräften, die sich bereit erklärt haben, an den Studien teilzunehmen. Dies ist eher eine bewusste Einschränkung als eine Frage der Zweckmäßigkeit. Kommunikationskompetenzen sind kontextabhängig. Ein Modell, das anhand von Übungen in Assessment-Centern für Hochschulabsolventen validiert wurde, sagt nur sehr wenig darüber aus, wie ein Facharzt einer verängstigten Familie eine Behandlungsentscheidung erklärt oder wie ein Stationsleiter während der Schicht Aufgaben neu verteilt. Wenn wir beabsichtigen, das Digital Twin im Gesundheitswesen einzusetzen, muss die Validierung mit Personen erfolgen, die solche Gespräche tatsächlich führen. Ein vorläufiger Vergleich, der während der Modellkalibrierung für eine einzelne Kompetenz durchgeführt wurde, floss in die Konzeption dieser Studie ein. Er war zu klein, um als Nachweis für die Genauigkeit zu dienen, und wir präsentieren ihn auch nicht als solchen - er zeigte uns jedoch, wo die Studie straffer gestaltet werden musste.