AEEine Studie von Forschern der Carnegie Mellon University hat Bedenken hinsichtlich der Zuverlässigkeit von KI-Chatbots für die Selbstdiagnose aufgeworfen. Die Forschung testete große Sprachmodelle wie GPT-5, Gemini und Claude, indem sie medizinische Abfragen präsentierten, denen wesentliche visuelle Daten fehlten, wie z. B. Bilder von Hautflecken oder Röntgenaufnahmen der Brust. In 18% der Fälle fabrizierten diese Modelle Diagnosen basierend auf Faktoren wie Alter, Geschlecht und Rasse, was zu potenziell irreführenden Schlussfolgerungen führte. Zum Beispiel wurde bei einem 65-jährigen weißen Mann, der einen Hautfleck befragte, bei fast allen Antworten ein Melanom diagnostiziert, die Wahrscheinlichkeit dieses Ergebnisses ist extrem gering. Ähnlich hat GPT-5 trotz fehlender Röntgenaufnahmen der Brustfrequenz junge schwarze Patienten mit Sarkoidose falsch diagnostiziert.
Tendenz-Einschätzung (Mitte): Der Artikel präsentiert eine ausgewogene Analyse der technischen Einschränkungen der KI in der medizinischen Diagnostik, ohne offen bestimmte politische Ideologien zu befürworten oder zu kritisieren.
