Large Language Models as Consumer Lab-Report Interpreters: A Design Case Study of an AI Tool for Mold and Biotoxin Testing
Bisht, H. · 2026 · Zenodo · Zeitschriftenartikel (Englisch) · CC BY 4.0
Immer mehr Menschen lesen ihre Laborergebnisse, bevor eine Ärztin oder ein Arzt sie sieht, und viele geben sie inzwischen einem allgemeinen KI-Sprachmodell zur Deutung. Die Arbeit untersucht den engeren Fall eines Auswertungswerkzeugs für ein einziges Fachgebiet. Untersuchungsgegenstand ist unser eigenes kostenloses Werkzeug für Schimmel- und Biotoxin-Berichte. Die Arbeit prüft die Designentscheidungen, an denen das Risiko hängt. Dazu gehören ein enger Anwendungsbereich, Ergebnisse als Aufklärung ohne diagnostischen Anspruch und der Verzicht auf jede Datenspeicherung. Hinzu kommen eine Anleitung zum Schwärzen persönlicher Angaben und der Schutz vor Prompt-Injection in hochgeladenen Dokumenten. Sie stellt diese Entscheidungen der Fachliteratur zur Genauigkeit und zu Halluzinationen von Sprachmodellen bei klinischen Befunden gegenüber. Außerdem ordnet sie sie an der regulatorischen Grenze zwischen klinischer Entscheidungsunterstützung und einem regulierten Medizinprodukt ein.
DOI: 10.5281/zenodo.21851379