Wenn künstliche Intelligenz medizinische Prüfungs- und Versorgungslogiken herausfordert

Abstract

Große Sprachmodelle wie Google Gemini erreichen zunehmend Leistungsniveaus, die klassische Wissensprüfungen in der medizinischen Ausbildung infrage stellen. Während bisherige Studien vor allem internationale oder englischsprachige Prüfungsformate analysierten, fehlten belastbare empirische Befunde für den deutschsprachigen Raum. Dieser Artikel untersucht erstmals systematisch die Leistungsfähigkeit von Google Gemini anhand von 1.252 originalen Prüfungsfragen des Instituts für medizinische und pharmazeutische Prüfungsfragen (IMPP). Die Ergebnisse zeigen eine Gesamt-Trefferquote von 96 Prozent und damit eine deutliche Überschreitung der üblichen Bestehensgrenze. Der Beitrag interpretiert diese Befunde nicht als unmittelbaren Reformdruck für Prüfungsordnungen, sondern als Anlass zur Reflexion bestehender Prüfungs-, Ausbildungs- und Versorgungslogiken. Im Fokus stehen Governance-, Steuerungs- und Gestaltungsfragen für Entscheidungsträger, Gesundheitspolitik und klinischer Praxis. Abschließend werden Handlungsempfehlungen formuliert.