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Erschienen in: Die Innere Medizin 11/2023

22.09.2023 | Künstliche Intelligenz | Schwerpunkt: Künstliche Intelligenz in der Inneren Medizin

Wie vertrauenswürdig ist künstliche Intelligenz?

Ein Modell für das Spannungsfeld zwischen Objektivität und Subjektivität

verfasst von: Nadine Schlicker, Markus Langer, Martin C. Hirsch

Erschienen in: Die Innere Medizin | Ausgabe 11/2023

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Zusammenfassung

Bei der Integration von KI-Systemen in medizinische Tätigkeiten ist es entscheidend, sich sowohl mit der Vertrauenswürdigkeit dieser Systeme als auch mit dem Vertrauen der Ärzte und Patienten in diese Systeme zu beschäftigen. Ein zu hohes Maß an Vertrauen kann dazu führen, dass Ärzte sich unkritisch auf diese Technologie verlassen, während zu wenig Vertrauen darin resultieren kann, dass Ärzte die Vorteile dieser Technologie für ihre Entscheidungen nicht nutzen. Um eine Balance zwischen diesen Extremen zu finden, muss die Vertrauenswürdigkeit eines Systems korrekt eingeschätzt werden. Nur so ist es möglich zu entscheiden, ob diesem System vertraut werden kann oder nicht. In diesem Beitrag stellen wir diese Zusammenhänge für den medizinischen Kontext dar. Wir zeigen auf, warum Vertrauenswürdigkeit und Vertrauen eine zentrale Rolle beim Einsatz KI-basierter Systeme spielen, und was nötig ist, damit Personen zu einer akkuraten Einschätzung der Vertrauenswürdigkeit KI-basierter Systeme kommen können.
Fußnoten
1
Das in diesem Beitrag beschriebene Modell basiert auf einer bisher unveröffentlichten wissenschaftlichen Arbeit [8]. Eine ausführliche Beschreibung des Modells mit inhaltlicher Nähe zum vorliegenden Beitrag und konkretisierten Implikationen für Normung von KI am Beispiel der Medizin soll innerhalb der Schriftenreihe „Schriften zum Recht der Digitalisierung“ (Möslein et al.) veröffentlicht werden.
 
2
Nutzer steht hier stellvertretend für alle potenziellen Parteien und Geschlechter, die die Vertrauenswürdigkeit des Systems einschätzen. Es kann sich dabei z. B. auch um die Klinikleitung oder verantwortliche Chefärztinnen handeln.
 
Literatur
6.
Zurück zum Zitat Bach AKP, Nørgaard TM, Brok JC, van Berkel N (2023) “If I had all the time in the world”: Ophthalmologists’ perceptions of anchoring bias mitigation in clinical AI support. In: Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. CHI ’23. Association for Computing Machinery, S 1–14 https://doi.org/10.1145/3544548.3581513CrossRef Bach AKP, Nørgaard TM, Brok JC, van Berkel N (2023) “If I had all the time in the world”: Ophthalmologists’ perceptions of anchoring bias mitigation in clinical AI support. In: Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. CHI ’23. Association for Computing Machinery, S 1–14 https://​doi.​org/​10.​1145/​3544548.​3581513CrossRef
12.
Zurück zum Zitat High-Level Expert Group on Artificial Intelligence (2019) Ethics guidelines for trustworthy AI High-Level Expert Group on Artificial Intelligence (2019) Ethics guidelines for trustworthy AI
13.
Zurück zum Zitat Loh W, Hauschke A, Puntschuh M, Hallensleben S (2022) VCIO based description of systems for AI trustworthiness characterisation. VDE SPEC, Bd. 90012 V1.0 Loh W, Hauschke A, Puntschuh M, Hallensleben S (2022) VCIO based description of systems for AI trustworthiness characterisation. VDE SPEC, Bd. 90012 V1.0
14.
Zurück zum Zitat DIN, DKE (2020) German standardization roadmap on artificial intelligence DIN, DKE (2020) German standardization roadmap on artificial intelligence
Metadaten
Titel
Wie vertrauenswürdig ist künstliche Intelligenz?
Ein Modell für das Spannungsfeld zwischen Objektivität und Subjektivität
verfasst von
Nadine Schlicker
Markus Langer
Martin C. Hirsch
Publikationsdatum
22.09.2023
Verlag
Springer Medizin
Erschienen in
Die Innere Medizin / Ausgabe 11/2023
Print ISSN: 2731-7080
Elektronische ISSN: 2731-7099
DOI
https://doi.org/10.1007/s00108-023-01602-1

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