Dr. med. vet. KI

In einer ersten Phase wurde die KI-Plattform identifiziert, die im Bereich Veterinärmedizin den grössten Erfolg versprach. Nach einer Evaluation verschiedener Modelle entschied sich die Projektgruppe für Microsoft Copilot. Dozierende der Kliniken wurden anschliessend an die Arbeit mit der KI herangeführt. Zusätzlich wurde eine Kurzanleitung erstellt, die den richtigen Zugang sowie die zielführende Formulierung von Prompts vermittelt. 

In der zweiten Phase wurden dann aus der Kleintier- der Pferde, der Schweine- und der Wiederkäuerklinik jeweils drei Fälle skizziert, die mittels KI zu bearbeiten sind. Experten und Expertinnen aus den Kliniken beurteilten anschliessend die Qualität des Clinical Reasoning durch KI. Diese Projektphase diente u.a. dazu, die Dozierenden mit KI vertraut zu machen und ein gewisses Vertrauen in die Technik aufzubauen. 

In der dritten Phase wurde die KI im Unterricht eingesetzt: Die didaktische Kernidee war, dass die Nutzung von KI in der Lösung klinischer Probleme einen ähnlichen Support leistet wie die Anleitung / Supervision durch Dozierende. Die Studierenden sollten dies praktisch erproben und ihren Lernerfolg vergleichen. Im Frühjahr 2025 setzten die Studierenden «Dr. med. vet. KI» in der Lehrveranstaltung Leitsymptome ein. Dort bearbeitete der 4. Jahreskurs Fälle in einem Crossover-Design teils konventionell, teils unter Anwendung von Microsoft Copilot. Dozierende beurteilten die Leistungen verblindet, zusätzlich gaben die Studierenden Rückmeldungen zu ihren Erfahrungen. 

Das Projekt konnte erfolgreich durchgeführt werden; alle Projektziele wurden erreicht. 

Der Einsatz von Microsoft Copilot zeigte, dass Studierende ihre klinische Argumentation durch KI-Unterstützung gezielt verbessern können. Die KI wirkte als Form einer digitalen Supervision, indem sie Feedback und strukturierte Vorschläge zur Fallbearbeitung lieferte. Dies stärkte das Selbstvertrauen der Studierenden und förderte ein reflektiertes Vorgehen im klinischen Fall. In welchem Umfang und unter welchen Umständen die Nutzung der KI einen vergleichbaren Nutzen wie die Supervision durch Dozierende hat, ist Gegenstand einer Studie (siehe «Dissemination & Nachhaltigkeit»). 

Unterstützende Materialien wie ein Fact Sheet und ein Cheat Sheet ermöglichten eine effiziente und zielführende Nutzung der KI und sind dauerhaft für Lehre und Selbststudium verfügbar. 

• Die Ergebnisse aus diesem Projekt werden in einer wissenschaftlichen Fachzeitschrift mit Peer-Review Verfahren publiziert. Fakultätsintern werden die Ergebnisse in der Lehrkommission sowie im Fakultätskollegium präsentiert. 

• Die Dozierenden der Kliniken werden dazu angehalten, auch in zukünftigen Jahrgängen auf den Mehrwert von KI im Clinical Reasoning hinzuweisen.  

• Über die Lernplattform ILIAS stehen Fact Sheet, Cheat Sheet und eine Ergebniszusammenfassung für Studierende bereit.  

• Die Erfahrungen an der Vetsuisse Fakultät können perspektivisch auch in die Humanmedizin übertragen werden. 

Der Einsatz von KI in der veterinärmedizinischen Lehre und speziell zur gezielten Verbesserung des Clinical Reasoning ist im deutschsprachigen Raum neuartig. Die Neuentwicklungen und Innovationen in diesem Projekt können als Grundlage betrachtet werden, auf dessen Basis KI zukünftig auch in anderen Frage- bzw. Aufgabenstellungen angewendet wird. 

Die Entwicklung von Dr. med.vet. KI wurde 2024 / 2025 vom Vizerektorat Lehre der Universität Bern im Rahmen von FLE – Fakultäre Lehrentwicklung (ehemals «FILFLE») unterstützt. Hier finden Sie Informationen zum Förderangebot.