Der Stand der künstlichen Intelligenz in der medizinischen Forschung: Eine Umfrage unter Korrespondenzautoren führender medizinischer Fachzeitschriften

Natural Language Processing (NLP) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Maschinen ermöglicht, menschliche Sprache durch Large Language Models (LLMs) zu verstehen und darauf zu reagieren. Diese Modelle finden vielfältige Anwendung in Bereichen wie medizinischer Forschung, wissenschaftlichem Schreiben und Publishing, wobei jedoch Bedenken wie Halluzinationen, ethische Fragen, Verzerrungen und Cybersicherheit adressiert werden müssen. Um das Verständnis und die Perspektive der wissenschaftlichen Gemeinschaft zur Rolle der künstlichen Intelligenz (KI) in Forschung und Autorenschaft zu erfassen, wurde eine Umfrage für Korrespondenzautoren in führenden medizinischen Fachzeitschriften konzipiert. Von 13. Juli 2023 bis 1. September 2023 wurde eine Online-Umfrage mittels des SurveyMonkey-Webinstruments durchgeführt; die Zielgruppe waren Korrespondenzautoren, die 2022 in den 15 medizinischen Fachzeitschriften mit dem höchsten Impact-Faktor laut Journal Citation Report veröffentlicht hatten. Der Umfragelink wurde allen identifizierten Korrespondenzautoren per E-Mail zugesandt. Insgesamt antworteten 266 Autoren, von denen 236 in die abschließende Analyse einbezogen wurden. Die Mehrheit der Forscher (40,6 %) gab an, mittelschwere Vertrautheit mit künstlicher Intelligenz zu besitzen, während eine Minderheit (4,4 %) keine Kenntnisse aufwies. Darüber hinaus sind die meisten Befragten (79,0 %) der Ansicht, dass künstliche Intelligenz in Zukunft eine bedeutende Rolle in der Forschung spielen wird. Bemerkenswert ist, dass kein Zusammenhang zwischen akademischen Metriken und Wissen oder Vertrauen in künstliche Intelligenz gefunden wurde. Die Ergebnisse zeigen, dass Forscher verschiedene Grade der Vertrautheit mit künstlicher Intelligenz besitzen, deren Einsatz in der wissenschaftlichen Forschung jedoch noch in den Anfangsphasen steckt. Obwohl viele Wissenschaftler, die in hochrangigen Zeitschriften veröffentlichen, keine formale KI-Ausbildung haben, haben sie begonnen, solche Technologien in ihre Projekte zu integrieren, beispielsweise für Umformulierungen, Übersetzungen und Korrekturaufgaben. Die Bemühungen sollten sich darauf konzentrieren, Schulungen für deren effektive Nutzung anzubieten, Richtlinien von Zeitschriftenredakteuren zu etablieren und Softwareanwendungen zu schaffen, die mehrere integrierte Werkzeuge in einer einzigen Plattform bündeln.