Überlegungen zur medizinischen Argumentation für den Einsatz in KI-Anwendungen

Diese Studie diskutiert die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) in die medizinische Argumentation und Entscheidungsfindung, mit einem Fokus auf die Herausforderungen und Möglichkeiten, die mit dem massiven Datenverbrauch verbunden sind, der für das Training von KI-Systemen erforderlich ist, und kontrastiert dies mit den begrenzten Daten, die typischerweise medizinischen Praktikern zur Verfügung stehen. Wir plädieren für einen ausgewogenen Ansatz, der kleine Daten einbezieht, und betonen die Bedeutung, die Kunst der klinischen Argumentation angesichts technologischer Fortschritte aufrechtzuerhalten. Schließlich heben wir das Potenzial multidisziplinärer Forschung hervor, um die Komplexität der medizinischen Argumentation zu adressieren, und schlagen die Notwendigkeit sorgfältiger Abstraktion und konzeptioneller Modellierung in KI-Anwendungen vor.