Bewertung von KI im Gesundheitswesen: Die Rolle von Wissensgraphen

In den letzten Jahren hat maschinelles Lernen in vielen Bereichen für Aufsehen gesorgt, besonders im Gesundheitswesen. Mit dem Aufkommen grosser Sprachmodelle (LLMs) haben Gesundheitsprofis angefangen, diese Tools als potenzielle Game-Changer in der Medizin zu betrachten. Stell dir vor, du hättest einen Computer, der schnell riesige Mengen medizinischer Informationen analysieren kann, ähnlich wie ein Arzt, aber viel schneller – genau das machen LLMs.

Aber auch wenn LLMs vielversprechend sind, sind sie nicht perfekt. Im medizinischen Bereich sind die Einsätze hoch, und wir müssen sicherstellen, dass diese Tools jedes Mal genaue Entscheidungen treffen. Wenn Leben auf dem Spiel stehen, können wir keine Risiken eingehen. Viele Experten stellen mittlerweile in Frage, ob traditionelle Testmethoden, wie Multiple-Choice-Fragen, ausreichen, um diese fortschrittlichen Modelle zu bewerten.

Um dieses Problem anzugehen, haben Forscher neue Methoden entwickelt, um zu beurteilen, wie gut LLMs Medizinische Konzepte und Zusammenhänge verstehen können. Statt die Modelle quizähnliche Fragen beantworten zu lassen, interessiert es sie, wie diese Modelle verschiedene medizinische Ideen miteinander verknüpfen, um menschliches Denken nachzuahmen. Dabei kommen Wissensgraphen ins Spiel – eine Möglichkeit, die Verbindungen zwischen medizinischen Konzepten zu visualisieren und zu verstehen.

#Was sind Wissensgraphen?

Wissensgraphen sind wie Karten für Informationen. Sie zeigen, wie verschiedene Konzepte miteinander verbunden sind, indem sie Knoten (die Konzepte) und Kanten (die Verbindungen) nutzen. Denk daran wie an ein Wissensnetz, wo jedes Stück Information verbunden ist. Im Gesundheitswesen können diese Graphen zeigen, wie Symptome mit Krankheiten zusammenhängen oder wie eine Medikation die andere beeinflussen kann.

Durch die Verwendung von Wissensgraphen können Forscher sehen, ob LLMs wirklich Medizin "verstehen", anstatt sich nur auf auswendig gelernte Fakten zu verlassen. Es ist ein bisschen so, als würde man versuchen herauszufinden, ob jemand wirklich ein Koch oder nur ein guter Koch ist, der ein Kochbuch auswendig kann.

#Das Ziel der Forschung

Das Hauptziel ist es, LLMs transparenter in ihren Denkprozessen zu machen. Wir wollen wissen, wie diese Modelle zu ihren Schlussfolgerungen kommen. Nutzen sie das richtige medizinische Wissen? Oder raten sie einfach basierend auf Mustern, die sie in den Daten gesehen haben? Um diese Fragen zu beantworten, haben Wissenschaftler drei verschiedene LLMs – GPT-4, Llama3-70b und PalmyraMed-70b – getestet.

Sie haben Wissensgraphen aus verschiedenen medizinischen Konzepten erstellt und medizinische Studenten gebeten, die Graphen auf ihre Genauigkeit und Vollständigkeit zu überprüfen. Die Idee ist, dass sie durch das Betrachten der generierten Graphen verstehen können, wie diese Modelle über gesundheitsbezogene Themen nachdenken.

#Die Modelle analysieren

Die Forscher haben insgesamt 60 Graphen aus 20 verschiedenen medizinischen Konzepten erzeugt. Nach der Erstellung dieser Graphen war der nächste Schritt, sie zu bewerten. Medizinische Studenten schauten sich die Graphen an, um zu sehen, wie genau und vollständig sie waren. Sie suchten vor allem zwei Dinge: ob die Graphen korrekte medizinische Informationen enthielten und ob sie alle wichtigen verwandten Konzepte einbezogen.

Interessanterweise waren die Ergebnisse gemischt. Zum Beispiel zeigte GPT-4 die beste Gesamtleistung in der menschlichen Überprüfung, hatte aber Schwierigkeiten im Vergleich zu etablierten biomedizinischen Datenbanken. Auf der anderen Seite schnitt PalmyraMed, das speziell für medizinische Aufgaben entwickelt wurde, im Vergleich zu etablierten Benchmarks besser ab, wurde aber in der menschlichen Überprüfung als mangelhaft empfunden.

Das offenbarte eine Eigenart: Spezialmodelle waren nicht unbedingt die besten darin, Verbindungen zu machen, wenn menschliche Prüfer ihre Ausgaben genau unter die Lupe nahmen.

#So wurde getestet

Die Forschung umfasste zwei Hauptschritte: Knoten erweitern und Kanten verfeinern. Um die Knoten zu erweitern, baten die Forscher jedes Modell, medizinische Konzepte zu identifizieren, die entweder zu einer bestimmten medizinischen Bedingung führen oder von ihr verursacht werden. Stell es dir wie ein Spiel vor, bei dem man herausfinden will, was als Nächstes kommt und welche unterschiedlichen Wege ein bestimmtes Thema einschlagen könnte.

Sobald sie die Knoten identifiziert hatten, verfeinerten sie die Verbindungen zwischen ihnen. Die Forscher fragten die Modelle, ob eine Verbindung zwischen zwei Konzepten existierte, wobei sie sicherstellten, dass alle plausiblen Beziehungen einbezogen waren. Es ist, als würden sie die Punkte verbinden, um das gesamte Bild zu sehen, anstatt nur ein paar verstreute Punkte.

#Die verschiedenen Modelle

Die drei verwendeten Modelle – GPT-4, Llama3-70b und PalmyraMed-70b – brachten jeweils etwas Einzigartiges mit. GPT-4, ein Generalisten-Modell, war gut darin, breite Konzepte zu verknüpfen und zeigte ein vielfältiges Verständnis medizinischer Informationen. Llama3-70b schlug sich gut, erreichte aber nicht ganz die Massstäbe von GPT-4. Währenddessen wurde PalmyraMed speziell für medizinische Anwendungen entwickelt, schien jedoch Probleme zu haben, diese komplexen Verbindungen herzustellen, die ein tieferes Verständnis von Kausalität erforderten.

#Was die Ergebnisse zeigen

Nach den Tests wurde deutlich, dass es unterschiedliche Stärken und Schwächen zwischen den Modellen gab. GPT-4 zeigte eine starke Fähigkeit, zwischen direkten und indirekten Kausalbeziehungen zu unterscheiden – eine essentielle Fähigkeit für medizinisches Denken. Es konnte sagen: "Dieser Faktor beeinflusst jene Bedingung", während andere Modelle manchmal die Grenze zwischen Ursache und Korrelation verschwommen.

Interessanterweise bemerkten die Prüfer, dass PalmyraMed, obwohl faktisch korrekt, oft Schwierigkeiten hatte zu erkennen, ob ein Faktor einen anderen direkt verursacht hatte oder ob sie einfach nur miteinander in Beziehung standen. Das könnte man damit vergleichen, dass man den "grossen Tag" von jemandem für dessen "grossen Erfolg" hält, ohne zu realisieren, dass sie überhaupt nichts miteinander zu tun haben.

#Die Rolle der menschlichen Überprüfung

Es war entscheidend, dass medizinische Studenten die generierten Graphen bewerteten. Es bot Einblicke, ob die Modelle Ausgaben liefern konnten, die für Personen, die in der Medizin ausgebildet sind, Sinn machten. Die Studenten hatten die Aufgabe, die Graphen auf Genauigkeit und darauf, wie gut sie das Thema abdeckten, zu bewerten.

Ihr Feedback zeigte, dass alle Modelle gut abschnitten, aber dennoch signifikante Lücken in der Vollständigkeit aufwiesen. Es wurde klar, dass selbst fortschrittliche Modelle Anleitung benötigen und menschliche Experten nicht ersetzen konnten.

#Präzision und Recall im Vergleich

Neben den menschlichen Bewertungen verglichen die Forscher die Graphen der Modelle mit einem vertrauenswürdigen biomedizinischen Wissensgraphen, der als BIOS bekannt ist. Dieser Vergleich bewertete zwei wichtige Metriken: Präzision und Recall. Präzision misst, wie viele der generierten Verbindungen genau sind, während Recall misst, wie viele der erwarteten Verbindungen identifiziert wurden.

Überraschenderweise schnitt PalmyraMed, trotz des negativen Feedbacks in den menschlichen Bewertungen, im Recall besser ab, was darauf hinweist, dass es möglicherweise ein breiteres Spektrum an Verbindungen erfasst hat. GPT-4 hingegen zeigte einen niedrigeren Recall, was darauf hindeutet, dass es mehrere kritische Beziehungen verpasst hat.

#Komplexität der generierten Graphen

Die Komplexität der generierten Graphen variierte erheblich zwischen den Modellen. GPT-4 erzeugte Graphen, die reich an Details und Verbindungen waren und einen umfassenden Blick auf medizinische Konzepte boten. PalmyraMed hingegen neigte dazu, konservativere Graphen mit weniger Verbindungen zu erstellen, was möglicherweise zu weniger umfassenden Ausgaben führte.

Die Dichte der Graphen – wie dicht die Informationen gepackt sind – zeigte ebenfalls ein klares Muster. Modelle, die reichhaltigere Daten produzierten, hatten oft niedrigere Dichtewerte, was bedeutete, dass sie eine riesige Menge an Informationen enthielten, ohne den Betrachter mit Verbindungen zu überwältigen.

#Kausalität und Verbindungen

Als der Überprüfungsprozess fortschritt, wurde der Unterschied zwischen direkten und indirekten Kausalbeziehungen deutlicher. GPT-4 stach in diesem Bereich hervor, und viele Prüfer lobten seine Fähigkeit, diese Nuancen zu erkennen. Im Gegensatz dazu verschwamm bei PalmyraMed oft diese Linie, was zu Verwirrung führte – ähnlich wie zu denken, dass jedes Katzenvideo online ein Hinweis darauf ist, dass deine Katze mehr Aufmerksamkeit braucht, wenn sie in Wirklichkeit alles hat, was sie will, direkt neben ihr.

#Fazit: Was können wir lernen?

Die Forschung hebt hervor, dass LLMs vielversprechende Tools für das Gesundheitswesen sind, aber sie sind nicht ohne Herausforderungen. Es ist klar, dass menschliches Fachwissen unersetzlich bleibt und dass selbst die fortgeschrittensten Modelle sorgfältige Überwachung und Bewertung benötigen.

In Zukunft gibt es viel Potenzial für diese Modelle, sich zu verbessern. Künftige Forschungen könnten sich darauf konzentrieren, bessere Wege zu entwickeln, um LLMs zu trainieren, damit sie ihr Verständnis medizinischer Konzepte, insbesondere in der Kausalität, verbessern. Dadurch könnten wir möglicherweise Maschinen haben, die nicht nur medizinische Fakten kennen, sondern auch verstehen, wie diese Fakten miteinander interagieren – was sie in Gesundheitseinrichtungen noch hilfreicher machen könnte.

Die Balance zwischen einem technikaffinen Assistenten und einem echten menschlichen Experten ist zart. Aber mit kontinuierlicher Erkundung und Innovation könnten LLMs zuverlässige Partner für Gesundheitsprofis werden, die die Patientensicherheit erhöhen und Ergebnisse verbessern, ohne versehentlich ein "Wundermittel" für eine Erkältung zu empfehlen.

Letztendlich ist die Integration von KI in das Gesundheitswesen wie der Versuch, den perfekten Kuchen zu backen: eine Mischung aus den richtigen Zutaten, sorgfältigen Messungen und zu wissen, wann man ihn aus dem Ofen nimmt, bevor er anbrennt. Mit mehr Forschung können wir sicherstellen, dass dieser Kuchen lecker und für alle sicher zum Geniessen ist!