KI-Patienten modernisieren Medizin-Ausbildung

Praxisnahe Übungen von der Anamnese bis zur Therapie

Simulation hat sich in Bereichen wie Luftfahrt und Rettungswesen bewährt, um komplexe Abläufe durch realitätsnahe Trainingsumgebungen sicher zu trainieren und aus Fehlern zu lernen. „Diese Logik lässt sich besonders gut auf die Medizin übertragen, wo hohe Komplexität, Zeitdruck und seltene, aber kritische Situationen zusammentreffen“, sagt Peter Siedler. Zusammen mit Caroline Dauer, Jonah Rahnenführer und Samuel Reitenbach gründete er das Start-up Rescuemation an der Universität Göttingen. Das Team entwickelt eine digitale Simulationsplattform, die orts-, zeit- und personalunabhängig über Smartphone und Laptop nutzbar ist. Damit können Medizinstudierende klinische Alltagssituationen und Notfälle in einer kontrollierten, wiederholbaren Umgebung praxisnah trainieren.

Behandlung umfassend und risikofrei trainieren

Kern des Modells ist ein virtueller Patient, der als interaktiver Gesprächspartner auftritt und gleichzeitig physiologische Zustände simuliert. „Was ist zum Beispiel zu tun, wenn der Patient über Atemnot und Enge im Brustkorb klagt?“, beschreibt Peter Siedler eine Aufgabe. Studierende erheben eine Anamnese, ordnen Untersuchungen an und treffen Therapieentscheidungen. Die KI reagiert dabei konsistent auf Fragen, zeigt typische Kommunikationsmuster wie Schmerzverhalten und verändert den klinischen Verlauf abhängig vom Handeln der Lernenden. „So kann etwa eine verzögerte Diagnose zu einer Verschlechterung der Vitalparameter führen, während eine rechtzeitige Behandlung zur Stabilisierung führt“, erläutert der Gründer.

© Rescuemation

KI wertet aus und gibt individuelles Feedback

Didaktisch ist das Modell als Szenario-Engine aufgebaut: Fälle enthalten Lernziele, Schwierigkeitsgrade und „Trigger“ für Komplikationen. Neben dem Gespräch blendet das System Befunde ein wie Labor, EKG oder Bildgebung, die erst nach gezielter Anforderung verfügbar werden. „Entscheidend ist das individuelle Feedback“, erläutert Peter Siedler. „Nach dem Durchlauf erstellt die KI eine strukturierte Auswertung mit zeitlichem Ablauf, kritischen Entscheidungspunkten, Kommunikationsanalyse und Sicherheitsindikatoren wie der Allergieabfrage.“ Der weitere Nutzen liegt in der Skalierbarkeit, führt Peter Siedler aus: „Studierende können häufig üben, Fehler machen, daraus lernen und Standardabläufe festigen, bevor sie Verantwortung am echten Patienten übernehmen.“ Ziel ist es, bereits im Studium die Grundlage für sichere medizinische Entscheidungen zu legen sowie die Patientensicherheit nachhaltig zu stärken.

 

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