Webanalyse / Datenerfassung

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Amela Miftaroski, Richard Zowalla, Martin Wiesner et al.

KI kann medizinische Online-Texte verständlicher machen

Schwerpunktthemen: Gesundheitskommunikation, Gesundheitskompetenz, Künstliche Intelligenz

Millionen Menschen suchen Gesundheitsinformationen im Internet – doch viele Texte sind für Laien nur schwer lesbar und unverständlich. Eine neue Studie von Forschenden der Hochschule Heilbronn zeigt auf: Künstliche Intelligenz kann helfen, medizinische Inhalte lesbarer zu machen. Die Verbesserungen sind jedoch moderat und sollten einer genauen fachlichen Prüfung unterzogen werden.

Das Forschungsteam analysierte 60 medizinische Online-Artikel zu häufigen Erkrankungen und relevanten Gesundheitsthemen. Anschließend wurden die Texte mit vier großen Sprachmodellen, darunter ChatGPT und Microsoft Copilot, automatisch vereinfacht. Mithilfe etablierter Lesbarkeitsmaße wurde bewertet, wie gut die überarbeiteten Texte für Menschen ohne medizinisches Vorwissen verstanden werden können.

Die Ergebnisse zeigen: Die geprüften KI-Modelle konnten die Lesbarkeit insgesamt steigern. Besonders Microsoft Copilot erzielte deutliche Verbesserungen und erreichte bei der Hälfte der Texte das empfohlene Niveau der Mittelstufe. ChatGPT-3.5 lieferte ebenfalls gute Ergebnisse, während andere Modelle nur geringfügige Verbesserungen erzielten. Das von Expertinnen und Experten empfohlene Lesbarkeitsniveau, vergleichbar mit der 8. Klassenstufe, wurde jedoch insgesamt nur selten erreicht.

Die Studie liegt auf Englisch vor.

Online verfügbar:
https://ai.jmir.org/2026/1/e77149

Zitation
Miftaroski, A., Zowalla, R., Wiesner, M. & Pobiruchin, M. (2026). Leveraging Large Language Models to Improve the Readability of German Online Medical Texts: Evaluation Study. JMIR AI, 5, e77149. https://doi.org/10.2196/77149

Kontakt:
Dr. sc. hum. Richard Zowalla
richard.zowalla(at)hs-heilbronn.de
Tel.: 07131 504-6791


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