Der KI-basierte Anamnesetrainer

Ausgangslage und Rahmenbedingungen

Das Lehrprojekt „KI-basiertes Kommunikationstraining“ entstand vor dem Hintergrund, dass kommunikative Kompetenzen eine zentrale Voraussetzung für professionelles ärztliches Handeln darstellen. An der Medizinischen Universität Innsbruck werden diese Fähigkeiten im longitudinalen Curriculum „Ärztliche Gesprächsführung (ÄGF)“ systematisch vermittelt - von ersten Rollenspielen unter Studierenden über Training mit Simulationspersonen bis hin zu realen Patient:innenkontakten. Diese sehr wirksamen Übungsformate sind jedoch zeitlich, räumlich und personell stark begrenzt und an konkrete Lehrveranstaltungen gebunden. Vor diesem Hintergrund wurde das Projekt entwickelt, um zusätzliche, flexible und sichere Übungsmöglichkeiten für Studierende zu schaffen. Die Projektidee greift aktuelle Entwicklungen im Bereich digitaler Lehre und Künstlicher Intelligenz auf und überträgt sie gezielt auf das Training kommunikativer Kompetenzen in der medizinischen Ausbildung.

Ziele des Lehrprojekts

Ziel des Lehrprojekts war die Entwicklung und didaktische Erprobung eines virtuellen Trainingssettings, in dem Studierende bio-psycho-soziale Anamnesegespräche mit KI-basierten Patient:innen selbstständig üben können. Im Mittelpunkt standen dabei nicht medizinische Diagnosen, sondern die Strukturierung von Gesprächen, der gezielte Einsatz von Fragetechniken sowie der Aufbau einer professionellen Gesprächsführung auf Grundlage eines bio-psycho-sozialen Gesundheitsverständnisses. Das Projekt sollte Studierenden zusätzliche orts- und zeitunabhängige Übungsmöglichkeiten eröffnen, eine fehlerfreundliche und nicht bewertende Lernumgebung schaffen sowie unmittelbares, strukturiertes Feedback zur Gesprächsführung ermöglichen. Darüber hinaus sollten die Übungen die Studierenden gezielt auf Gespräche mit Simulationspersonen und realen Patient:innen vorbereiten.

Zielgruppen

Die primäre Zielgruppe des Projekts waren Studierende der Human- und Zahnmedizin im dritten bzw. vierten Semester, die bereits grundlegende Inhalte der ärztlichen Gesprächsführung kennengelernt hatten. Das Projekt wurde im Rahmen eines vertiefenden Wahlfachs umgesetzt. Darüber hinaus waren Lehrende aus dem Bereich Kommunikation in Entwicklung, Evaluation und Reflexion des Lehrformats eingebunden und bildeten damit eine sekundäre Zielgruppe.

Didaktisches Konzept und Lehr-/Lernmethoden

Didaktisch wurde das Lehrprojekt als Blended-Classroom-Format konzipiert. In einer vorbereitenden Phase wurden gemeinsam zentrale Inhalte zur ärztlichen Gesprächsführung wiederholt und zugleich Chancen und Grenzen von KI in der medizinischen Lehre thematisiert. In der anschließenden Anwendungsphase führten die Studierenden eigenständig bio-psycho-soziale Anamnesegespräche mit KI-basierten (Chat GPT 4o) virtuellen Patient:innen durch. Die Interaktion erfolgte text- als auch sprachbasiert und konnte auf unterschiedlichen Endgeräten genutzt werden. Der sprachbasierte Modus wurde ausdrücklich empfohlen und gefördert, da gesprochene Sprache das zentrale Medium klinischer Kommunikation darstellt. Eindrücke zu verbalisieren und Fragen laut auszusprechen ist ein wesentlicher Bestandteil des Trainings kommunikativer Kompetenzen, da dies die Formulierung in Echtzeit, sprachliche Flüssigkeit und den Aufbau von Sicherheit unterstützt („Sprechtraining“). Nach dem simulierten Gespräch gab das KI-System im Anschluss ein strukturiertes Feedback, das sich am bio-psycho-sozialen Anamneseschema orientierte. Bewusst wurde auf emotionales oder empathisches Feedback verzichtet, um die Aufmerksamkeit der Studierenden gezielt auf Gesprächsstruktur und Fragetechniken zu lenken. In einer abschließenden Reflexionsphase wurden die Erfahrungen in Kleingruppen gemeinsam ausgewertet. Dabei diskutierten Studierende und Lehrende sowohl die erhaltenen Rückmeldungen als auch Stärken und Limitationen des Systems.

Ein wesentliches Merkmal des Projekts war seine iterative Weiterentwicklung. Studierende und Lehrende waren aktiv in Workshops, Testphasen und Feedbackrunden eingebunden. Die dort gewonnenen Erkenntnisse flossen kontinuierlich in die Anpassung und Verbesserung des Prototyps ein. Auf diese Weise entstand ein lernendenzentriertes Lehrformat, das sowohl didaktische als auch technische Aspekte fortlaufend weiterentwickelte.

Ergebnisse

Die Evaluation des Projekts erfolgte mehrstufig und kombinierte standardisierte Lehrveranstaltungsevaluationen mit projektinternen Prä-Post-Erhebungen. Die Ergebnisse zeigten eine sehr hohe Akzeptanz des Lehrformats bei den Studierenden. Besonders deutlich waren Zuwächse im subjektiven Sicherheitsgefühl bei der Durchführung von Anamnesegesprächen und bei der Formulierung strukturierter Fragen. Positiv hervorgehoben wurden vor allem die flexible Nutzung, der didaktische Mehrwert des Trainings sowie die Möglichkeit, Gespräche laut und wiederholt zu üben. Kritische Rückmeldungen betrafen in erster Linie technische Limitationen, etwa die Stabilität des Voice-Modus oder eine noch begrenzte Variation an Fallszenarien. Diese Einschränkungen wurden jedoch überwiegend als systembedingt und nicht als didaktisches Problem wahrgenommen.

Trotz dieser Limitationen äußerten viele Studierende den Wunsch, das KI-basierte Kommunikationstraining dauerhaft im Studium nutzen zu können. Insgesamt konnte das Projekt seine zentralen Ziele erreichen und wertvolle Erkenntnisse für die Weiterentwicklung digitaler Lehrformate in der medizinischen Ausbildung liefern.

Besonderheiten und Innovationsgehalt

Der Innovationsgehalt des Projekts liegt insbesondere darin, dass Künstliche Intelligenz nicht primär zur Wissensvermittlung, sondern gezielt zur Entwicklung kommunikativer Kompetenzen eingesetzt wurde. Charakteristisch sind zudem die konsequente Lernendenzentrierung, die Gestaltung einer fehlerfreundlichen Lernumgebung sowie die enge Verzahnung von Lehre, Evaluation und Weiterentwicklung. Darüber hinaus besitzt das Konzept eine hohe Übertragbarkeit auf andere medizinische Fächer, Gesprächssituationen und Gesundheitsberufe. Gleichzeitig wurden die Stärken und Grenzen des KI-Ansatzes realistisch reflektiert und transparent dokumentiert. Auf dieser Grundlage besteht nun eine fundierte Basis für die mögliche Weiterentwicklung des Systems hin zu einer eigenständigen Applikation.