otenzial von Large Language Models im Gesundheitswesen: Aktuelle Chancen und Risiken

Momentan vergeht kein Tag, an dem nicht über die Potenziale von Large Language Models (LLM), insbesondere über die von OpenAIs Chat GPT-4, in den Medien zu lesen ist. Die Berichterstattung stellt dabei neben den positiven Auswirkungen bzw. Chancen auch die negativen Seiten dieser Technologie heraus. Large Language Models (mit einer riesigen Menge an Daten trainierte Sprachmodelle) sind nichts Neues, jedoch machen die aktuellen Ergebnisse – insbesondere bedingt durch die kontinuierlich steigenden Rechenkapazitäten – das Potenzial dieser Modelle deutlich. Chat GPT, aber auch andere LLMs stehen öffentlich zum Testen zur Verfügung und demonstrieren den Anwendern auf z. T. beeindruckende Weise ihre Möglichkeiten – aber zugleich die noch bestehenden Defizite.

Inhaltsverzeichnis

Large Language Models (LLMs) halten Einzug ins Gesundheitswesen
In welchen Bereichen können Large Language Models (LLMs) zur Verbesserung der Patientenversorgung beitragen?
Herausforderungen beim Einsatz von LLMs im Gesundheitswesen
Fazit

Large Language Models (LLMs) halten Einzug ins Gesundheitswesen

Die Anwendung von Large Language Models (LLMs) im Gesundheitswesen ist ein Thema, das aktuell immer mehr an Bedeutung gewinnt und von dessen Akteuren (Medizinische Leistungserbringer, Krankenkassen, Healthcare-IT Industrie, Gesundheitspolitik und weiteren Stakeholdern) zunehmend kontrovers diskutiert wird. Es besteht kein Zweifel daran, dass LLMs die Art und Weise, wie wir künftig die immer größeren, meist unstrukturierten Datenmengen im Gesundheitswesen verarbeiten, verändern und die Patientenversorgung und klinische Produktivität positiv beeinflussen werden.

In welchen Bereichen können Large Language Models (LLMs) zur Verbesserung der Patientenversorgung beitragen?

Große Potenziale durch den Einsatz von LLMs sind in der Verbesserung der medizinischen Dokumentation zu erwarten. Large Language Models werden dazu beitragen, die Qualität und Genauigkeit der medizinischen Dokumentation zu verbessern, indem sie z. B. mit Spracherkennung diktierte Befunde automatisch in eine strukturierte Darstellung mit standardisierter Terminologie umwandeln. Dies kann wiederum die Effizienz, Genauigkeit und Vollständigkeit der medizinischen Dokumentation verbessern. Eine exaktere und vollständigere Dokumentation kann zu einer genaueren Diagnose und Behandlung führen und somit die Patientenversorgung verbessern.

Weiteres Potenzial durch den Einsatz von LLMs wird im Bereich der Diagnoseunterstützung gesehen, indem relevante Informationen aus der medizinischen Literatur oder aus Patientenakten extrahiert und analysiert werden. Die hinter den LLMs stehenden technologischen Ansätze erlauben wesentlich effizientere Datenanalysen als die bisherigen Ansätze. Dies könnte insbesondere im Fall von komplexeren medizinischen Fragestellungen bei der Diagnosefindung unterstützen.

Intensive Forschungen auf Basis von Large Language Models finden derzeit in der Früherkennung von Krankheiten statt. Durch den Einsatz von LLMs wird versucht, Muster oder Anomalien zu erkennen und für die betroffenen Patienten eine frühzeitige Therapie einzuleiten.

Die genannten Themen stellen nur einen sehr geringen Umfang der Möglichkeiten dar. Es ist davon auszugehen, dass bei der aktuell anhaltenden Entwicklung dieser Technologie bereits in naher Zukunft weitere Chancen entstehen, die zum heutigen Zeitpunkt noch in weiter Ferne gesehen werden.

Herausforderungen beim Einsatz von LLMs im Gesundheitswesen

Ein beeindruckendes Beispiel für die Leistungsfähigkeit von LLMs ist Med-PaLM 2, ein Modell von Google Research, das speziell für den medizinischen Bereich entwickelt wurde. Med-PaLM 2 erreicht eine Genauigkeit von 86,5 % bei der Beantwortung von Fragen im Stil der US-amerikanischen Ärzteprüfung (USMLE), was eine Verbesserung von 19 % gegenüber den eigenen bisherigen Ergebnissen von Med-PaLM darstellt. Es ist jedoch wichtig zu betonen, dass diese Ergebnisse unter idealen Bedingungen erzielt wurden und die Leistung in realen klinischen Umgebungen daher variieren kann.

Ein weiteres Beispiel ist StructGPT, ein Modell, das entwickelt wurde, um Fragen auf der Grundlage strukturierter Daten zu beantworten. Obwohl diese Technologie vielversprechend ist, gibt es immer noch Herausforderungen in Bezug auf die Genauigkeit der Antworten und die Fähigkeit, komplexe medizinische Fragen zu verstehen und zu beantworten.

Die Sicherheit ist eine der größten Herausforderungen bei der Anwendung von LLMs im Gesundheitswesen. Es gibt immer noch wichtige Lücken in den Antworten von LLMs, die zu Fehlinterpretationen und potenziell schädlichen Empfehlungen führen können. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, sichere und hilfreiche LLM-Modelle für klinische Anwendungen zu entwickeln.

Fazit

Die Anwendung von LLMs im Gesundheitswesen ist ein vielversprechendes Feld, aber auch ein Bereich, der mit Vorsicht angegangen werden muss. Es ist klar, dass weitere Forschung und Entwicklung notwendig sind, um sicherzustellen, dass LLMs auf sichere und effektive Weise eingesetzt werden können. Trotz dieser Herausforderungen könnten LLMs mit der richtigen Herangehensweise und den richtigen Sicherheitsmaßnahmen einen wertvollen Beitrag zur Verbesserung der Patientenversorgung und der klinischen Produktivität leisten.

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