Kommentar zu „KI – Befundung radiologischer Aufnahmen durch ChatGPT – Chance oder Risiko?“

Denkt man an die technischen Revolutionen der letzten Jahre und Jahrzehnte – insbesondere solche, die aus anderen Gebieten kommend, die Radiologie geprägt haben – wird sicher jeder zustimmen, dass die Entwicklungen des Computers, des Internets und der künstlichen Intelligenz (KI) entscheidende Einschnitte darstellen. In der Radiologie lassen sich diese Einschnitte klar nachvollziehen: Lichtkasten und Alternator wurden abgelöst, unsere Bildarchive können in die Cloud ausgelagert, und Bilder können von künstlicher Intelligenz ausgewertet werden. Kaum war das Erstaunen darüber, dass eine künstliche Intelligenz in Röntgenbildern mutmaßlich zuverlässig Pneumonien erkennen kann [1] abgeklungen, erregte die Veröffentlichung von OpenAI’s ChatGPT (und dessen Nachfolgemodellen) neues Interesse an KI und stellte die Zukunft der Radiologie in Frage [2].

Publication History

Article published online:
19 September 2025

• Literatur

• 1 Rajpurkar P, Irvin J, Zhu K. et al. CheXNet: Radiologist-Level Pneumonia Detection on Chest X-Rays with Deep Learning. ArXiv171105225 Cs Stat (November 2017). doi: 10.48550/arXiv.1711.05225. Accessed May 27, 2025 at: http://arxiv.org/abs/1711.05225
• 2 ChatGPT. Accessed May 27, 2025 at: https://de.wikipedia.org/wiki/ChatGPT
• 3 Kung TH, Cheatham M, Medenilla A. et al. Performance of ChatGPT on USMLE: Potential for AI-assisted medical education using large language models. PLOS Digit Health 2023; 2: e0000198
• 4 Kim SH, Schramm S, Adams LC. et al. Benchmarking the diagnostic performance of open source LLMs in 1933 Eurorad case reports. Npj Digit Med 2025; 8: 97
• 5 Hicks MT, Humphries J, Slater J. ChatGPT is bullshit. Ethics Inf Technol 2024; 26: 38