Eine neue systematische Übersichtsarbeit, veröffentlicht in Frontiers in Digital Health (DOI: 10.3389/fdgth.2025.1653631), untersucht die ethischen Aspekte des Einsatzes Großer Sprachmodelle (LLMs) im Gesundheitswesen. Die Studie, durchgeführt von Forschenden der Riphah International University (Pakistan) und der Technischen Universität Luleå (Schweden), analysierte 27 Peer-Review-Studien aus den Jahren 2017 bis 2025, die in vier großen Open-Access-Datenbanken erschienen sind.
Die Untersuchung identifiziert Voreingenommenheit und Fairness (25,9 %) als die meistdiskutierten ethischen Bedenken, gefolgt von Sicherheit, Zuverlässigkeit, Transparenz, Verantwortlichkeit und Datenschutz. Die GPT-Modellfamilie dominiert die analysierten Studien (51,8 %). Anwendungsbereiche wie klinische Entscheidungsunterstützung und Patienten-Chatbots wurden besonders hervorgehoben. Die Studie betont, dass bestehende Literatur oft nur spezifische klinische Bereiche untersucht und umfassende ethische Analysen fehlen.
Die Autoren schlagen einen vorläufigen Rahmen für die ethische Integration von LLMs vor, der regulatorische, technische und menschliche Kontrollmechanismen umfasst, um Kliniker, Entwickler und politische Entscheidungsträger zu unterstützen. Herausforderungen wie Datenverzerrungen, undurchsichtige Entscheidungsprozesse und Datenschutzrisiken bleiben zentral. Zukünftige Forschungsrichtungen sollen standardisierte Methoden und umfassendere ethische Analysen fördern.
