Ophthalmologie » Sonstiges

»

Große Sprachmodelle in der Medizin: Studie der TU Dresden analysiert Risiken

Roboterhand und menschliche Hand berühren sich vor einem digitalen Schaltkreis-Hintergrund – Symbol für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Künstlicher Intelligenz

Quelle: © Universität Oldenburg – Markus Hibbeler

Große Sprachmodelle in der Medizin: Studie der TU Dresden analysiert Risiken

Aus der Praxis

Ophthalmologie

Sonstiges

mgb medizin Redaktion

Verlag

2 MIN

Erschienen in: CONCEPT Ophthalmologie

Die Nutzung von Großen Sprachmodellen (LLMs) in der klinischen Praxis schreitet derzeit schneller voran, als offizielle Sicherheits- und Schutzmaßnahmen. Ein interdisziplinäres Forschungsteam vom Else Kröner Fresenius Zentrum (EKFZ) für Digitale Gesundheit an der TU Dresden und dem Dresdner Universitätsklinikum mit internationalen Kollegen hat deshalb die Risiken von LLMs in der Medizin systematisch analysiert.

„KI wird schon jetzt im Gesundheitswesen eingesetzt – häufig ohne formale Aufsicht. Entscheidend ist daher, wie wir diese Systeme transparent, robust und im Einklang mit klinischer Verantwortung implementieren“, sagt Prof. Jakob N. Kather, Erstautor der Studie. Viele Systeme werden nicht lokal betrieben, was Fragen zu Datenkontrolle und Datenschutz aufwirft. Zudem findet vielerorts bereits  informelle Nutzung ohne entsprechende Sicherheitsmaßnahmen statt. Auch sei nur ein kleiner Teil der KI-Systeme bislang als Medizinprodukt zugelassen, wobei der regulatorische Rahmen noch nicht auf anpassungsfähige Technologien ausgelegt sei, die sich kontinuierlich weiterentwickelt.

Um Risiken zu reduzieren, schlagen die Autoren Maßnahmen vor, wie sichere Entwicklungsprozesse, sorgfältige Aufbereitung von Trainingsdaten, systematische Evaluation und kontinuierliches Monitoring von Modellen. Ebenso nötig seien klar definierte Zuständigkeiten innerhalb von Gesundheitseinrichtungen und ein koordiniertes Vorgehen zwischen Forschung, klinischer Praxis und Regulierung. Konkret wird z.B. der Aufbau spezialisierter Teams empfohlen, die den Einsatz von KI-Systemen im Klinikalltag koordinieren und überwachen. Solche „Security Operations Centers (SOCs) for AI“ könnten Vorfälle erkennen und Gegenmaßnahmen ergreifen.

Originalpublikation:

Clusmann J, Freyer O, Ostermann M, Ferber D, Ghaffari Laleh N, Hilgers L, Kolbinger FR, Schneider CV, Downing A, Wekenborg MK, Gilbert S, Foersch S, Truhn D, Wiest IC, Kather JN. „Safety and security of large language models in healthcare“. Nature, 2026.

https://www.nature.com/articles/s41586-026-10687-1

Weitere Beiträge zu diesem Thema

Slatco Sterzenbach 17facher IRONMAN Absolvent und Coach

Gedanken zur KI: Sind wir die letzten Menschen, die noch selbst entscheiden? 

Kommentar

Die Welt, in der wir leben, ist paradox: Dank dem Aufstieg von KI verfügen wir über sämtliche technischen Tools, um eigenständig Fortschritt und Innovation zu erzeugen – gleichzeitig werden wir dadurch verführt, die Verantwortung für unser eigenes Wachstum abzugeben. Sind wir die letzte Generation von Menschen, die noch eigenständig entscheidet?

Ophthalmologie

Sonstiges

Beitrag lesen
XR Brille im Test

Extended-Reality-Brille gleicht Sehbehinderung aus

Aktuelles

„Wir entwickeln ein System, das visuelle Informationen automatisch erkennt, vergrößert, kontrastreicher darstellt oder vorliest – und sich so an die individuellen Sehbedürfnisse anpasst“, sagt Prof. Rainer Stiefelhagen vom Zentrum für Digitale Barrierefreiheit.

Ophthalmologie

Sonstiges

Beitrag lesen
Roboter und Menschenhand berühren sich

Potenzial agentischer KI im Klinikwesen – Leopoldina Fokuspapier

Panorama

Welches Potenzial bietet agentische KI, um das deutsche Gesundheitssystem zu entlasten? Was geschieht, wenn KI innerhalb eines vorgegebenen Rahmens selbstständig Ziele verfolgt, Handlungsschritte plant und Prozesse koordiniert? Diese und andere Fragen erörtert die Nationale Akademie der Wissenschaften Leopoldina im neuen Policy Brief „Agentische KI im Gesundheitssystem: Chancen und Herausforderungen“.

Ophthalmologie

Sonstiges

Beitrag lesen