Die Rolle der Künstlichen Intelligenz in der medizinisch-wissenschaftlichen Texterstellung

Lassen sich durch KI-Tools wie ChatGPT Kosten bei der Texterstellung sparen?

Diese Frage würde jeder gerne mit „JA“ beantworten können. Aber ist es wirklich so einfach, gerade wenn es um belastbare medizinisch-wissenschaftliche Textredaktion geht? Dieser Artikel widmet sich der Beantwortung dieser Frage und das Ergebnis ist ein ganz klares „JEIN“. Warum?

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Diesen Beitrag gibt´s auch als Blogcast.

Die Verwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) hat sich zunehmend in unserem Alltag etabliert und erweist sich als ein vielseitiges Werkzeug für die Texterstellung. Von der simplen Einkaufsliste bis hin zum komplexen Codeblock gibt es zahlreiche Anwendungsfälle. Für Suchmaschinen und Suchmaschinen-Optimierung (SEO) gilt nach wie vor „Content is King“. Im medizinischen Kontext jedoch ist nicht nur die Menge an Content wichtig, sondern in großem Maße auch die Qualität und medizinische Korrektheit. Nun stellt sich die Frage, ob KI-Tools wie ChatGPT oder Bard auch im Bereich der medizinisch-wissenschaftlichen Textredaktion sinnvoll eingesetzt werden können. Dieser Artikel untersucht die Hauptkriterien für den Einsatz von KI-Tools im Healthcare-Bereich und erörtert die damit verbundenen Herausforderungen und Potenziale.

Hauptkriterien für den Einsatz von KI-Tools bei der medizinisch-wissenschaftlichen Texterstellung

Bei der Beurteilung der Eignung von KI für die medizinisch-wissenschaftliche Textredaktion sind verschiedene Kriterien von entscheidender Bedeutung.

1. Inhaltliche Qualität der KI-Texte

Die inhaltliche Korrektheit der generierten KI-Texte ist von höchster Priorität. Es ist jedoch zu beachten, dass kostenfreie KI-Tools teilweise nur auf die Informationen zugreifen können, die bis zu einem bestimmten Stichtag im Internet verfügbar sind und waren. Dies birgt das Risiko, dass veraltete oder sogar fehlerhafte Informationen verarbeitet werden. Insbesondere bei seltenen Erkrankungen oder neuen Studiendaten kann die Wissensbasis der KI begrenzt sein. Seit Ende September 2023 kann ChatGPT in den Versionen Plus und Enterprise auch aktuelle Inhalte aus dem Web berücksichtigen. Im Kontext medizinischer Fachinformationen bleibt als Limitierung jedoch bestehen, dass nur frei verfügbare Informationen berücksichtigt werden können. Zugangsgeschützte Inhalte für Fachkreise kann die KI aktuell nicht abrufen.

Außerdem bewerten aktuelle KI-Tools Inhalte nicht auf ihre Richtigkeit. Gerade bei Gesundheitsthemen bietet die Quelle „Internet“ bekanntermaßen auch reichlich Fehlinformationen oder gefährliches Halbwissen. Ein Beispiel: Bei der KI-Texterstellung zum Thema Wechseljahre verwendet die KI die Begriffe Menopause und Wechseljahre in der Regel synonym. Das beruht auf der verbreiteten falschen Verwendung der Begriffe. Die Menopause ist die letzte Menstruation im Leben einer Frau, während die Wechseljahre der gesamte Zeitraum der hormonellen Umstellung sind.

Des Weiteren gilt: Je alltäglicher die Informationen, wie z.B. Auswirkungen von gewissen Erkrankungen im Alltagsleben, desto wahrscheinlicher ist es, dass die KI auch Quellen wie z.B. Diskussionsforen heranzieht. Die dort zu findenden Inhalte sind natürlich sehr subjektiv geprägt und die objektive Informationspflicht gegenüber den Patient:innen kann durch solche Aussagen nicht eingehalten werden.

Daher ist eine sorgfältige Überprüfung der Texte durch fachlich qualifizierte Personen unerlässlich. Dazu später mehr.

2. Welche KI eignet sich für die Erstellung wissenschaftlicher Texte?

Die Auswahl des richtigen KI-Tools ist von entscheidender Bedeutung. Es hat sich gezeigt, dass einige KI-Modelle, wie beispielsweise ChatGPT, komplette Textblöcke liefern können, während andere Modelle nur einzelne Sätze produzieren. Die Verfügbarkeit von bestimmten KI-Plattformen kann auch eine Rolle spielen, da einige möglicherweise nur in bestimmten Regionen verfügbar sind.

Alternativen zu ChatGPT:

• JenniAI: Liefert Texte, indem diese Stück für Stück aus einzelnen Sätzen generiert werden – erlaubt eine kleinteiligere Steuerung der Texterstellung, ist für die Produktion vieler Texte jedoch zu langsam.
• Google Bard: Riesen Vorteil ist die Echtzeit-Anfrage des Webs, jedoch sind die Ergebnisse noch nicht auf dem qualitativen Stand von ChatGPT und liefert aktuell zu oberflächliche Antworten – allerdings: Google lernt schnell!

3. Vorgehen bei der wissenschaftlichen Texterstellung mit KI-Tools

Worauf muss bei der Texterstellung mit KI-Tools geachtet werden?

Ein Schlüsselelement für die Texterstellung mithilfe von KI sind die Arbeitsaufträge (Prompts), welche der KI präsentiert werden. Bei der Entwicklung passender Prompts ist Erfahrung gefragt. Generell wird in „allgemeine Prompts“ und „spezifische Prompts“ unterschieden.

Allgemeine Prompts eignen sich für Einleitungen oder auch Übersichtsseiten, gehen aber niemals in Unterthemen und können die fachliche Breite einer Erkrankung kaum abbilden. Sie können jedoch dabei helfen, eine Übersicht von möglicherweise relevanten Unterthemen zu generieren, die als Grobstruktur für die weitere Texterstellung dienen kann.

Bei spezifischen Prompts wird das gewünschte Thema nochmals unterteilt, passend gegliedert und die KI mit genauer formulierten Prompts „gefüttert“. Auf diese Weise wird sich schrittweise in die jeweiligen Unterthemen vorgearbeitet und Stück für Stück eine ausreichende informative Tiefe erreicht. Trotzdem sollte man wachsam bleiben: Bei diesem Vorgehen erzeugt die KI oft Redundanzen, da sie kein inhaltliches Gedächtnis hat und sich daher nicht merken kann, welche Anfrage sie bereits bedient hat. Hier muss eine fachkundige Textredaktion die Texte inhaltlich prüfen und nachjustieren.

Zwischenfazit: Mit einem passenden KI-Tool kann man recht schnell eine Übersicht und Grobgliederung zu medizinischen Themen erstellen. Auch die Generierung spezifischer Texte ist möglich. Einen Teil des Zeitgewinns muss man jedoch wieder investieren, um die gelieferten Ergebnisse auf Korrektheit zu überprüfen und zu einem uniform wirkenden Gesamttext zu verbinden.

4. Referenzierung von Informationen

Die korrekte Quellenangabe ist ein wesentlicher Aspekt medizinisch-wissenschaftlicher Texte. KI-Plattformen wie ChatGPT haben bisher keine echten Quellenangaben zu den von ihnen erstellten Texten geliefert. Stattdessen generieren sie fiktive Quellenverzeichnisse. ChatGPT bietet in den Versionen Plus und Enterprise seit Ende September 2023 die Möglichkeit, Informationsquellen zu benennen. Dazu werden die Links von Websites dokumentiert, von denen eine genutzte Information stammt. Offen bleibt dabei jedoch die Frage, ob die genannten Websites seriöse Informationen beinhalten. Die traditionelle Recherche nach verlässlichen Quellen und ihre Verknüpfung zu den passenden Textstellen bleiben daher Aufgaben für den Menschen. Strategien zur effizienten Integration von Quellen sind hierbei von großer Bedeutung.

5. Sprache und Wortwahl von KI-Tools

Die von der KI verwendete Sprache und Wortwahl können stark vom eingegebenen Prompt beeinflusst werden. Dies ermöglicht eine Anpassung an die Zielgruppe, sei es Fachpublikum oder Patient:innen. Dennoch ist eine einheitliche Wortwahl herausfordernd, da die KI keine Erinnerung an zuvor verwendete Begriffe hat.

Es ist daher wichtig, die Prompts so genau wie möglich zu definieren wie z.B.

• anhand der Zielgruppe „Text für Ärzte“, „Text für Betroffene“
• oder die gewünschte Ansprache „in fachlicher Sprache“, „in zuwendender Sprache“

Trotzdem ist auch hier oft eine Nachbearbeitung nötig, um einen einheitlichen Sprachstil und definierte Wordings über eine gesamte Website hinweg sicherzustellen. Dies gilt insbesondere für die korrekte Verwendung von Fachbegriffen und deren umgangssprachlichen Versionen.

Erkenntnisse und Schlussfolgerungen

Die Hilfe von KI bei der Texterstellung in der medizinisch-wissenschaftlichen Textredaktion kann zweifellos vorteilhaft sein, jedoch ersetzt sie keinesfalls die Notwendigkeit einer fachlichen Überprüfung und einer akkuraten Quellenangabe. KI kann als Hilfsmittel dienen, um Ideen zu generieren, relevante Fragen aufzuwerfen und Inhalte zu gliedern. Die Zeitersparnis, die durch den Einsatz von KI erreicht werden kann, ist vor allem dann gegeben, wenn die Texte von Personen bearbeitet werden, die mit dem Thema vertraut sind. Bei entsprechendem Setup (Texter + Medical + SEO Spezialist) kann die Beschleunigung der Contenterstellung bis zu 60 % erreichen. In der Anfangsphase eines Projekts können KI-Modelle auch bei der Themenidentifikation und Strukturierung unterstützen. Letztendlich stellt KI eine Ergänzung dar, die das Potenzial hat, den Prozess der medizinisch-wissenschaftlichen Texterstellung zu optimieren, aber nicht vollständig zu ersetzen.

Sie sind neugierig geworden oder Sie finden das Thema KI-Contenterstellung für medizinisch-wissenschaftlichen Content noch nicht vertrauenswürdig?

Diese Bedenken haben Sie zurecht, daher sprechen Sie uns gerne an, da wir durch unseren Medical Proof auch bei KI-Content den qualitativen medizinisch-wissenschaftlichen Anforderungen gerecht werden können.

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Autoren:

Dr. Tobias Mohrbach, promovierter Bio-Chemiker, beschäftigt sich seit Anfang des Jahres intensiv mit dem Thema KI und Contententwicklung für medizinisch-wissenschaftliche Texte und ist Leiter unseres Medical Education Teams. – Kontakt

Co-Autor Julian Ruiz-Ribota ist seit 3 Jahren Head of Web & Mobile bei antwerpes und verantwortet die Bereiche Website/App-Entwicklung, SEO, Content Marketing, eCommerce aber auch CRM oder Portalentwicklung. Zusammen mit Dr. Tobias Mohrbach wird zudem auf dem Feld des effizienten Einsatzes von KI bei der Contententwicklung geforscht. – Kontakt