LLM-gestützte digitale Lernplattform für Herzinsuffizienz und ICD

 

ESC Digital & AI Summit 2025 | ePoster Session: Die Edukation von Patientinnen und Patienten mit Herzinsuffizienz und Implantierbarem Kardioverter-Defibrillator (ICD) ist zentraler Bestandteil des Krankheitsmanagements. In einer aktuellen Studie wurde untersucht, ob eine digitale Lernplattform, deren Inhalte mithilfe eines Large Language Model (LLM) generiert wurden, einen möglichen Ansatz zur strukturierten Patientenbildung darstellen kann. 

 

Amalia Sluha (Medizinische Hochschule Hannover) stellte die Studiendaten auf dem Kongress vor1 und berichtet.

Von:

Amalia Sluha

Medizinische Hochschule Hannover

 

24.11.2025

 

Bildquelle (Bild oben): Pani Garmyder / Shutterstock.com

Hintergrund

 

Digitale Informationsangebote in Form von Websites und Online-Plattformen basieren oft auf Erfahrungsberichten anderer Betroffener oder auf ungeprüften Quellen und bergen somit das Risiko von Fehlinformationen für Patientinnen und Patienten.1,2 Ziel der Studie war es, eine digitale Lernplattform auf Grundlage verifizierter Quellen von Fachgesellschaften zu entwickeln und die Inhalte mithilfe eines LLMs zu generieren. Anschließend wurde die Machbarkeit einer solchen digitalen Patientenweiterbildung im Rahmen einer prospektiven Studie evaluiert. 

Methoden und Studiendesign

 

Im Rahmen der Studie erfolgte zunächst eine strukturierte Literaturrecherche, in der relevante und von kardiologischen Fachgesellschaften verifizierte Quellen systematisch gesammelt wurden. Zudem wurden verschiedene LLMs hinsichtlich ihrer textgenerativen Qualität und ihrer technischen Leistungsbreite verglichen, um das für das Projekt am besten geeignete Sprachmodell zu identifizieren. Die gesammelten Quellen wurden dann in das Sprachmodell integriert und Lerninhalte auf dieser Basis generiert. Mithilfe dieser Daten erfolgte im Anschluss die Entwicklung der digitalen Lernplattform. Die Machbarkeit dieser Lernplattform wurde anschließend in einer vierwöchigen Studie mit 25 Teilnehmenden getestet. Zur Evaluation wurden das individuelle digitale Nutzungsverhalten der einzelnen Patientinnen und Patienten sowie die standardisierten Fragebögen Mobile Application Rating Scale (uMARS) und System Usability Scale (SUS) herangezogen. 

Ergebnisse

 

Als für das Projekt am besten geeignetes Modell wurde ChatGPT (ChatGPT, GPT-4o, OpenAI, San Francisco, USA) identifiziert. Trotz systematischer Vorauswahl traten während des gesamten Prozesses der inhaltlichen Generierung durch das Sprachmodell wiederholt Halluzinationen auf, sodass eine kontinuierliche fachliche Kontrolle und Überarbeitung der Inhalte erforderlich war. Im Rahmen der Studie verbrachten die 25 Teilnehmenden (88 % männlich, durchschnittliches Alter 66,7 ± 15,7 Jahre) im Mittel 97,9 ± 52,0 Minuten auf der Plattform. 68 % aller Patientinnen und Patienten bearbeiteten jedes Modul vollständig, jedoch variierte das Nutzungsverhalten zwischen den Teilnehmenden teils stark. Die uMARS-Bewertungen fielen in allen Kategorien in einen guten bis sehr guten Bereich mit Mittelwerten von über 3 bzw. 4 von maximal 5 möglichen Punkten. Der SUS erreichte mit 81 von maximal 100 möglichen Punkten eine in der Literatur als exzellent wahrgenommene Benutzerfreundlichkeit.

Fazit

 

Die strukturierte Entwicklung einer digitalen Lernplattform mit LLM-unterstützter Inhaltserstellung ist grundsätzlich gut umsetzbar. Fachliche Kontrolle ist jedoch unerlässlich, um halluzinationsbedingte Ungenauigkeiten des Sprachmodells auszuschließen und inhaltliche Qualität zu garantieren. Die Schulung von Patientinnen und Patienten mit Herzinsuffizienz und ICD mithilfe einer Lernplattform erweist sich als realisierbarer Ansatz, wenngleich die beobachteten Unterschiede in der Nutzungsadhärenz der Teilnehmenden die Notwendigkeit einer sorgfältigen Zielgruppenauswahl verdeutlicht. 

Zur Autorin

Amalia Sluha

Amalia Sluha ist Doktorandin am Hannover Herzrhythmus Centrum an der Klinik für Kardiologie und Angiologie an der Medizinischen Hochschule Hannover (MHH). Sie forscht zum Anwendungspotenzial von KI, insbesondere Large Language Models (LLMs), in der Kardiologie.

Key Facts der Studie

Die Studie untersuchte, ob eine digitale Lernplattform, deren Inhalte mithilfe eines Large Language Model (LLM) generiert wurden, zur strukturierten Edukation von Patientinnen und Patienten mit Herzinsuffizienz und Implantierbarem Kardioverter-Defibrillator (ICD) geeignet ist.

Trotz systematischer Vorauswahl traten wiederholt Halluzinationen bei der Inhalt-Generierung durch das LLM auf, die eine kontinuierliche Kontrolle und Inhaltsüberarbeitung notwendig machten. Das Nutzungsverhalten der Teilnehmenden variierte stark, diese bewerteten aber die Plattform in 2 standardisierten Fragebögen (uMARS, SUS) mit „gut“ bis „sehr gut“ bzw. „exzellent“.

Die strukturierte Entwicklung einer digitalen Lernplattform mit LLM-unterstützter Inhaltserstellung für Personen mit Herzinsuffizienz und ICD ist grundsätzlich gut umsetzbar, eine fachliche Kontrolle jedoch unerlässlich. Die beobachteten Unterschiede in der Nutzungsadhärenz der Teilnehmenden verdeutlichen die Notwendigkeit einer sorgfältigen Zielgruppenauswahl. 

Referenzen

  1. Sluha A et al. DigiLearnHF – an LLM-enhanced digital learning program for patients with implantable defibrillators and heart failure. Poster Session: From bench to bedside: the potential roles of large language models in cardiovascular medicine. ESC Digital & AI Summit 2025, 21.11.2025.
  2. Knoepke CE et al. Quality of medical advice provided between members of a web-based message board for patients with implantable defibrillators: Mixed-methods study. JMIR Cardio. 2018;2(2):e11358. doi: 10.2196/11358.
  3. Farnood A et al. An analysis of the diagnostic accuracy and peer-to-peer health information provided on online health forums for heart failure. J Adv Nurs. 2022;78(1):187–200. doi: 10.1111/jan.15009.

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