Wie sollten wir AI-Fehler im Vergleich zu menschlichen Fehlern im Gesundheitswesen bewerten? Ärzte machen ständig Fehler, aber es ist nicht so, dass wir einem Arzt die Approbation entziehen, wenn er ein paar Fehler macht. Die Anforderungen an KI sind viel höher - sie muss nahezu perfekt sein und in jedem möglichen Szenario getestet werden. Sobald sie ein paar Fehler am Rand macht, fühlen wir uns unwohl dabei, sie in die Produktion zu bringen. Das wirft auch einige Fragen auf, ob "Übereinstimmung mit dem, was der Arzt gesagt hat" wirklich das Maß ist, nach dem man messen sollte. Was ist, wenn es mit einem schlechten Arzt verglichen wird? Wir würden wahrscheinlich nicht wollen, dass sie dann die gleichen Antworten erhalten. Es gibt wahrscheinlich einige Gründe dafür. Wir haben einen Haftungsrahmen für Ärzte, die Fehler machen, in Form von Fehlverhalten. Ärzte haben eine ethische Verhaltensregel, Überprüfungsgremien und gesellschaftliches Feedback, das sie dazu drängt, das Richtige zu tun. Wir sind immer noch dabei herauszufinden, wie wir mit der Haftung umgehen, wenn KI etwas falsch macht und was sie motiviert, das Richtige zu tun. Warum stimmt meine KI immer mit mir überein? (Außer der Tatsache, dass ich recht habe). Aber wenn KI bereits besser ist als das untere Quartil der Ärzte, die konsequent einfache Fälle falsch behandeln, sollten wir das nicht schon herausbringen? Warte, aber wie identifizieren wir, wer im unteren Quartil der Ärzte ist?