Wissenschaftskommunikation in der Medizin: KI-gestützte Simulation schwieriger Patient:innen-Gespräche zu neoadjuvanter Brustkrebstherapie und Masernimpfung

Ausgangslage und Motivation

Wissenschaftskommunikation und evidenzbasierte Aufklärung gehören zu den zentralen ärztlichen Kompetenzen, die im klinischen Alltag täglich gefordert sind. Ob Impfberatung, Aufklärung über Therapieoptionen oder der Umgang mit alternativmedizinischen Überzeugungen: Ärzt:innen müssen in der Lage sein, komplexe wissenschaftliche Sachverhalte verständlich, empathisch und überzeugend zu kommunizieren. Übersichtsarbeiten zeigen jedoch, dass diese Kompetenz im Medizinstudium kaum strukturiert vermittelt wird (Nguyen & Bilszta, 2023; White et al., 2024). White et al. (2024) zeigen zudem, dass die meisten bestehenden Trainingsinterventionen einem Defizitmodell folgen, anstatt konkrete Gesprächsstrategien zu trainieren – während wirksame Interventionen gerade auf interaktive, praxisnahe Methoden setzen, die reale Gesprächssituationen simulieren. Die gesellschaftliche Tragweite dieser Kompetenzlücke ist erheblich: Die Weltgesundheitsorganisation zählt Impfskepsis seit 2019 zu den zehn größten globalen Gesundheitsbedrohungen (WHO, 2019), und die Ablehnung evidenzbasierter Therapien in der Onkologie führt nachweislich zu vermeidbaren Todesfällen. Die Befähigung künftiger Ärzt:innen zur wirksamen Wissenschaftskommunikation ist damit nicht nur eine didaktische, sondern eine gesellschaftspolitische Aufgabe.

Vor diesem Hintergrund wurde an der Medizinischen Universität Wien im Rahmen des Pflicht-Seminars „Block 27 – Innere Medizin" (1 ECTS, 5 SWS, 4. Studienjahr Diplomstudium Humanmedizin) eine Grand Round für Studierende des 4. Studienjahres entwickelt, die Wissenschaftskommunikation anhand zweier klinisch hochrelevanter und gesellschaftlich brisanter Themen vermittelt:

1. Onkologie: Die neoadjuvante Therapie bei Brustkrebs und der Umgang mit einer Patientin, die eine evidenzbasierte Behandlung zugunsten von Vitamin-C-Hochdosisinfusionen ablehnen möchte.
2. Infektiologie/Prävention: Die Masernimpfung und die Aufklärung eines impfskeptischen Patienten.

Beide Szenarien basieren auf realen klinischen Konstellationen und wurden mit aktueller wissenschaftlicher Literatur fundiert.

Wissenschaftliche Fundierung der Gesprächsführung

Die didaktische Konzeption der Branching-Szenarien stützt sich auf zwei evidenzbasierte Kommunikationsframeworks, die direkt in die Gesprächspfade eingebettet wurden.

Für das Masern-Szenario wurde das Empathetic Refutational Interviewing (ERI) herangezogen, ein Kommunikationsansatz, der empathische Affirmation, Identifikation von Einstellungswurzeln (attitude roots) und gezielte Widerlegung von Fehlinformationen kombiniert (Holford et al., 2025). Ein randomisiertes kontrolliertes Experiment mit 347 Gesundheitsfachkräften zeigte, dass ERI-geschulte Personen signifikant häufiger empathische Affirmationen einsetzen als eine Kontrollgruppe (b=1,52, p<0,001). Die Validierung des zugehörigen ERI Skills Inventory (ERISI) durch Karlsson et al. (2026) belegt zudem, dass insbesondere die Stärkung der Selbstwirksamkeit (Confidence) ein zentraler Prädiktor für den Transfer erlernter Kommunikationstechniken in die klinische Praxis ist – ein Befund, der das wiederholbare Üben im Branching-Szenario didaktisch untermauert.

Für das Brustkrebs-Szenario wurde das Misinformation Response Model (MRM) nach Mullis et al. (2024) und Bylund et al. (2023) verwendet. Dieses Modell strukturiert die ärztliche Reaktion auf Patient:innen-Fehlinformationen in vier Komponenten: Understand (Informationsquellen und Motivation der Patient:innen verstehen), Correct (Fehlinformationen durch Aufklärung korrigieren), Advise (Beratung zu künftiger Informationssuche) und Preserve Relationship (Vertrauensverhältnis wahren). Die Gesprächspfade und das individuelle Feedback im Branching-Szenario orientieren sich an den MRM-Komponenten, sodass die Studierenden erfahren, welche Strategie sie angewandt haben und wie diese einzuordnen ist.

Lehrkonzept und dreiphasige Umsetzung

Nach Abschluss der Lehrveranstaltung sollen die Studierenden in der Lage sein: (a) attitude roots von Patient:innen (z. B. Angst, Misstrauen, Autonomiebedürfnis) zu identifizieren, (b) evidenzbasierte Kommunikationsstrategien (ERI, MRM) situationsgerecht anzuwenden und (c) empathisch auf Fehlinformationen zu reagieren, ohne die therapeutische Beziehung zu gefährden.

Die Lehrveranstaltung gliedert sich in drei aufeinander aufbauende Phasen:

• Phase 1 – Evidenzbasierter Lehrinput (Vorlesung, ca. 20 Min. pro Thema): Zunächst erhielten die Studierenden einen kompakten, evidenzbasierten Lehrinput zu den medizinischen Grundlagen der jeweiligen Thematik (neoadjuvante Brustkrebstherapie bzw. Masernimpfung). Besonderer Fokus lag dabei nicht auf fachspezifischen Details, sondern auf der Übersetzung wissenschaftlicher Erkenntnisse in verständliche Kommunikation.
• Phase 2 – Live-Simulation im Plenum: Die Lehrenden präsentieren eine verkürzte Version der Branching-Szenarien mit jeweils zwei Auswahloptionen pro Entscheidungspunkt. Die virtuellen Patient:innen präsentieren authentische, emotional aufgeladene Situationen: Eine Brustkrebspatientin, die nach fünf von zwölf Chemotherapie-Gaben den Abbruch zugunsten von Vitamin-C-Infusionen erwägt – beeinflusst durch ihre Schwester, eine Allgemeinmedizinerin –, sowie ein impfskeptischer Mann und Vater zweier ungeimpfter Kinder (48 J.), dessen Bruder mit schweren Masern hospitalisiert ist. Die Studierenden bestimmen den Gesprächsverlauf aktiv per Handzeichen und erleben direkt, wie unterschiedliche Strategien zu völlig unterschiedlichen Verläufen führen. Anschließend wird der jeweils alternative Pfad von den Lehrenden kommentiert durchgespielt, sodass beide Gesprächsverläufe sichtbar werden.
• Phase 3 – Asynchrones Üben im geschützten Raum (Moodle): Die Studierenden üben die Gesprächssituationen eigenständig auf Moodle. Dazu wurden zwei H5P Branching Scenarios mit jeweils über 30 Entscheidungspunkten und multiplen Endpunkten entwickelt. Das Brustkrebs-Szenario enthält sechs Endpunkte – darunter ein tragisches Ende mit Tumorprogression und Tod der Patientin, das die Konsequenzen gescheiterter Kommunikation verdeutlicht. Das Masern-Szenario bietet über 40 Passagen mit Gesprächsbewertungen und Literaturverweisen im Feedback. Jede Passage ist mit einem KI-generierten Reaktionsvideo versehen, das die emotionale Reaktion auf die gewählte Strategie audiovisuell darstellt. So entsteht ein geschützter Raum, in dem Studierende auch Fehler machen und daraus lernen können.

Innovativer KI-gestützter Produktionsprozess

Die Erstellung verzweigter Szenarien mit über 30 Entscheidungspunkten, multiplen Endpunkten und individualisiertem Feedback für jeden Gesprächspfad wäre rein manuell extrem aufwendig – sowohl hinsichtlich der Textmenge als auch der Konsistenz über alle Pfade hinweg. Erst der Einsatz generativer KI macht die Produktion solch komplexer Entscheidungsbäume in vertretbarer Zeit möglich. Entscheidend ist dabei: KI wird ausschließlich als Produktionswerkzeug eingesetzt (Human-in-the-Loop). Die Studierenden interagieren nicht mit einem frei agierenden Chatbot, sondern mit einem deterministischen, fachlich geprüften H5P-Szenario – KI-Halluzinationen im Endprodukt sind damit ausgeschlossen. Die Entwicklung folgte einem mehrstufigen Prozess:

1. Erstellung der ERI/MRM-basierten Gesprächsverläufe als Twine-Storys (Twinery, twinery.org – ein Open-Source-Werkzeug zur Erstellung verzweigter Textszenarien) unter Nutzung großer Sprachmodelle (Claude, Gemini) als KI-Assistenten.
2. Inhaltliche Überprüfung und Korrektur durch die Fachlehrenden, um medizinische Korrektheit und klinische Plausibilität sicherzustellen.
3. Konversion der Twine-Storys in H5P Branching Scenarios mithilfe von ChatGPT (OpenAI).
4. Erstellung der Patient:innen-Reaktionsvideos für jede Passage mittels Google Veo 3.1;anschließend Stimmkonversion der generierten Audiospuren mittels ElevenLabs, um eine authentische, konsistente Patient:innen-Stimme zu gewährleisten.
5. Manuelle Integration der Videos in die H5P-Szenarien auf Moodle.

Dieser Workflow demonstriert, wie generative KI die ressourcenschonende Produktion immersiver Lehrmaterialien ermöglicht, wobei die inhaltliche Qualitätssicherung stets beim Lehrpersonal liegt.

Begleitende Evaluation

Zur Erfassung der Lernwirksamkeit wurde eine Prä-Post-Befragung durchgeführt (n=183 Prä, n=57 Post). Bereits vor der Lehrveranstaltung identifizierten 78,9% der Studierenden den Umgang mit Fehlinformationen als ihre größte kommunikative Herausforderung – ein klares Bedarfssignal, das die Konzeption der Lehrveranstaltung bestätigt (Nguyen & Bilszta, 2023). Die hohen Ausgangswerte zur Relevanz von Wissenschaftskommunikation (Deckeneffekte) zeigen, dass die Studierenden bereits stark für das Thema sensibilisiert sind, ihnen jedoch das methodische Handwerkszeug für den konkreten Gesprächsalltag fehlte. Die Post-Gruppe zeigte höhere Zustimmungswerte zur aktiven Wissenschaftskommunikation als die Prä-Gruppe (SW02: M=4,84 vs. M=4,64); einschränkend ist die geringe Post-Rücklaufquote (31%) zu berücksichtigen.

Literaturverzeichnis

Bylund, C. L., Mullis, M. D., Alpert, J., Markham, M. J., Onega, T., Fisher, C. L., & Johnson, S. B. (2023). Clinician communication with patients about cancer misinformation: A qualitative study. JCO Oncology Practice, 19(3), e389–e396. doi.org/10.1200/OP.22.00526

Holford, D., Mäki, K. O., Karlsson, L. C., Lewandowsky, S., Gould, V. C., & Soveri, A. (2025). A randomized controlled trial of empathetic refutational learning with health care professionals. BMC Public Health, 25, 583. doi.org/10.1186/s12889-025-21787-4

Karlsson, L. C., Holford, D., Anderson, E., Verger, P., Gagneur, A., Gould, V. C., Cheng, R., Engmann, D., Soveri, A., & Lewandowsky, S. (2026). Measuring outcomes of training in Empathetic Refutational Interviewing (ERI) for vaccine communication: Development and validation of the ERI Skills Inventory (ERISI). Human Vaccines & Immunotherapeutics, 22(1), 2607884. doi.org/10.1080/21645515.2025.2607884

Mullis, M. D., Fisher, C. L., Johnson, S. B., Liu, T., Amin, T. B., Rogers, S., DeGruccio, K., & Bylund, C. L. (2024). Clinician-patient communication about cancer treatment misinformation: The Misinformation Response Model. PEC Innovation, 5, 100319. doi.org/10.1016/j.pecinn.2024.100319

Nguyen, E., & Bilszta, J. L. C. (2023). Teaching undergraduate medical students how to communicate with vaccine-hesitant patients: A scoping review. Focus on Health Professional Education, 24(4), 1–23.

White, P., Alberti, H., Rowlands, G., Tang, E., Gagnon, D., & Dubé, È. (2024). Vaccine hesitancy educational interventions for medical students: A systematic narrative review in western countries. Human Vaccines & Immunotherapeutics, 20(1), 2397875. doi.org/10.1080/21645515.2024.2397875

World Health Organization (2019). Ten threats to global health in 2019. www.who.int/news-room/spotlight/ten-threats-to-global-health-in-2019