KI im polnischen Gesundheitswesen: Untersuchung der LLM-Leistung

In den letzten Jahren hat die künstliche Intelligenz (KI) in verschiedenen Bereichen, einschliesslich der Gesundheitsversorgung, grosse Fortschritte gemacht. Besonders bemerkenswert sind Grosse Sprachmodelle (LLMs), die komplexe Aufgaben angehen können. Allerdings konzentriert sich viel der bestehenden Forschung auf englischsprachige Kontexte, was eine Lücke im Verständnis der KI-Leistung in anderen Sprachen lässt, insbesondere in spezialisierten Bereichen wie der Medizin.

Um diese Lücke zu schliessen, wurde ein neues Benchmark-Dataset erstellt, das auf medizinischen Zulassungs- und Fachprüfungen in Polen basiert. Dieses Dataset besteht aus verschiedenen medizinischen Prüfungen, die das Wissen von angehenden Ärzte und praktizierenden Ärzten prüfen, die sich um weitere Qualifikationen bemühen. Es soll die Fähigkeiten von LLMs bei der Beantwortung medizinischer Fragen auf Polnisch bewerten und den interlingualen Wissensaustausch in der Medizin erleichtern.

#Was sind polnische medizinische Prüfungen?

In Polen finden mehrere Prüfungen für Ärzte und Zahnärzte statt, darunter:

1. LEK (Lekarski Egzamin Końcowy) - Medizinische Abschlussprüfung
2. LDEK (Lekarsko-Dentystyczny Egzamin Końcowy) - Zahnmedizinische Abschlussprüfung
3. LEW (Lekarski Egzamin Weryfikacyjny) - Medizinische Überprüfungsprüfung
4. LDEW (Lekarsko-Dentystyczny Egzamin Weryfikacyjny) - Zahnmedizinische Überprüfungsprüfung
5. PES (Państwowy Egzamin Specjalizacyjny) - Staatliche Spezialisierungsprüfung

Diese Prüfungen sind für Absolventen entscheidend, um medizinische Lizenzen zu erhalten und sicherzustellen, dass sie über das notwendige Wissen und die Fähigkeiten verfügen, um Medizin sicher und effektiv auszuüben.

#Inhalt des Datasets

Das neu erstellte Dataset umfasst über 24.000 Fragen aus den Prüfungen LEK, LDEK und PES. Die Fragen decken ein breites Spektrum an medizinischen Themen und Fachgebieten ab, wodurch es eine umfassende Ressource zur Bewertung von LLMs ist. Einige der Fragen sind auch auf Englisch verfügbar, da sie von Fachleuten für ausländische Kandidaten übersetzt wurden.

Diese Fragen wurden aus öffentlich zugänglichen Ressourcen des Medizinischen Prüfungszentrums und der Obersten Ärztekammer gesammelt. Das Dataset wurde einer gründlichen Bereinigung unterzogen, um Qualität und Relevanz für die Bewertung von LLMs sicherzustellen.

#Bewertung der LLM-Leistung

Eine systematische Bewertung wurde an verschiedenen LLMs durchgeführt, einschliesslich allgemeiner und polnischer spezifischer Modelle. Ziel war es, ihre Leistung im Vergleich zu menschlichen Medizinstudenten zu überprüfen.

#Wichtige Ergebnisse

Eine bemerkenswerte Erkenntnis ist, dass Modelle wie GPT-4o fast so gut abschnitten wie menschliche Studenten. Dennoch gibt es Herausforderungen, insbesondere bei der interlingualen Übersetzung und dem fachspezifischen Wissen in der Medizin. Das betont die Wichtigkeit, die Grenzen und ethischen Bedenken im Zusammenhang mit der Verwendung von LLMs im Gesundheitswesen zu verstehen.

#Warum Sprache wichtig ist

LLMs, die in mehrsprachigen Datensätzen trainiert wurden, schneiden oft besser ab, wenn sie in Englisch angesprochen werden als in anderen Sprachen. Das kann zu Diskrepanzen in ihrer Fähigkeit führen, medizinische Szenarien zu bewältigen, die in einer Sprache üblich, in einer anderen aber nicht sind. Zum Beispiel könnte die medizinische Ausbildung in Polen sich auf Erkrankungen konzentrieren, die in der lokalen Bevölkerung verbreitet sind, was stark von denen in englischsprachigen Ländern abweichen könnte.

#Lokale Überlegungen

Medizinische Ausbildung wird oft auf die Gesundheitsprobleme abgestimmt, die die lokale Gemeinschaft betreffen. Ein Medizinstudent in Polen könnte beispielsweise umfassend über Tuberkulose lernen, die verbreitet ist, während ein Student in einem anderen Land sich mehr auf chronische Krankheiten konzentrieren könnte. Diese lokalisierte Ausbildung kann die Fähigkeit eines LLM beeinflussen, präzise medizinische Einblicke zu geben, wenn Fragen aus unterschiedlichen kulturellen und epidemiologischen Kontexten behandelt werden.

#Datensammlungsmethoden

Die Daten für dieses Projekt wurden durch Web-Scraping-Techniken vom Medizinischen Prüfungszentrum und der Obersten Ärztekammer gesammelt. Eine Kombination aus automatisierten Tools wurde eingesetzt, um die Prüfungsfragen in HTML- und PDF-Formaten zu extrahieren und diese Daten für die Analyse zu verarbeiten.

#Herausforderungen

Die Datensammlung brachte eigene Herausforderungen mit sich. PDF-Dateien stellten beispielsweise Schwierigkeiten dar, da ihre Struktur stark variieren konnte. Einige waren gut formatiert und leicht lesbar, während andere wie gescannte Dokumente aussahen und zusätzlichen Aufwand erforderten, um den Text zu extrahieren.

Darüber hinaus hatten bestimmte Ressourcen unvollständige Daten, was eine umfassende Filterung erforderte, um sicherzustellen, dass die für das Dataset verwendeten Fragen zuverlässig und relevant waren.

#Leistung im Vergleich

Die Modelle wurden an verschiedenen Prüfungsfragen getestet, und ihre Ergebnisse wurden als Prozentsatz der korrekten Antworten ausgedrückt. Die Modelle wurden in Kategorien eingeteilt, wie medizinische LLMs und allgemeine mehrsprachige LLMs.

#Bemerkenswerte Leistungsträger

GPT-4o wurde als das leistungsstärkste Modell unter den bewerteten Modellen identifiziert. Allerdings stellte sich heraus, dass allgemeine Modelle oft besser abschnitten als medizinisch spezifische Modelle, möglicherweise weil letztere hauptsächlich auf englischen medizinischen Daten trainiert wurden.

Was die polnischen spezifischen LLMs angeht, war die Leistung unterschiedlich, aber sie waren im Allgemeinen weniger effektiv als die besten allgemeinen Modelle.

#Einblicke in die Fachleistung

Ein interessanter Aspekt der Bewertung dieser Modelle war die Entdeckung, welche medizinischen Fachrichtungen mehr Herausforderungen darstellten. Beispielsweise hatten Modelle Schwierigkeiten mit zahnmedizinischen Fachrichtungen wie Kieferorthopädie, während sie in Bereichen wie Labordiagnostik besser abschnitten. Diese Diskrepanz zeigt, dass LLMs nützlich sein können, aber nicht perfekt sind.

#Interlinguale Leistung

Die Analyse der LLM-Leistung zeigte, dass sie im Allgemeinen besser bei den englischen Versionen der Prüfungsfragen abschnitten als bei den polnischen Pendants. Das hebt ein anhaltendes Problem in dem Bereich hervor und betont den dringenden Bedarf an besseren mehrsprachigen Trainingsansätzen.

#Polnisch vs. Englisch: Die Ergebnisse

In Seiten-an-Seiten-Vergleichen schnitten Modelle typischerweise bei englischen Fragen besser ab. Ein Modell, das bei einer polnischen Prüfung kaum bestanden hat, könnte die englische Version mühelos bestehen. Einige Modelle zeigten jedoch vielversprechende Entwicklungen, da die Kluft zwischen polnischer und englischer Leistung mit den technologischen Fortschritten schrumpfte.

#Vergleich mit den Ergebnissen der Menschen

Um die Erkenntnisse weiter zu validieren, wurde die Leistung der LLMs mit den Ergebnissen menschlicher Studenten aus den letzten LEK- und LDEK-Sitzungen verglichen. Die Punktzahlen der Modelle wurden im Verhältnis zu den Durchschnittspunktzahlen der Studenten bewertet, um zu sehen, wie gut sie übereinstimmten.

#Wichtige Erkenntnisse

Insgesamt, während viele Modelle gut abschnitten, war offensichtlich, dass LLMs derzeit keine umfassende medizinische Ausbildung und klinische Erfahrung ersetzen können. Die Nuancen der Patientenversorgung gehen weit über Multiple-Choice-Prüfungen hinaus und erfordern ein tieferes Verständnis und menschliche Interaktion, die KI nicht vollständig replizieren kann.

#Ethische Überlegungen

Mit dem Versprechen von LLMs kommt die Verantwortung, sicherzustellen, dass sie Ethisch im medizinischen Bereich eingesetzt werden. Die potenziellen Risiken, wie Fehlinformationen und Fehldiagnosen, sind ernsthafte Bedenken. Daher erfordert jede Anwendung von LLMs im Gesundheitswesen eine sorgfältige Aufsicht durch qualifiziertes Fachpersonal, um sicherzustellen, dass die bereitgestellten Informationen genau und zuverlässig sind.

#Fazit

Die Entwicklung dieses polnischen medizinischen Prüfungsdatasets ist ein bedeutender Schritt nach vorn im Verständnis der Fähigkeiten von KI im Gesundheitswesen. Diese Forschung beleuchtet nicht nur, wie gut LLMs bei medizinischen Fragen abschneiden, sondern hebt auch die Bereiche hervor, die weiterer Verbesserungen bedürfen. Während sie wertvolle Unterstützung bieten können, sollten LLMs nicht als Ersatz für menschliche Ärzte betrachtet werden, sondern als hilfreiche Werkzeuge, die medizinischen Fachleuten in ihrer Arbeit assistieren können.

In der sich entwickelnden Landschaft des Gesundheitswesens, wo Technologie und menschliche Expertise koexistieren müssen, gibt es viel Spielraum für Wachstum, Zusammenarbeit und vielleicht sogar einen Hauch von Humor – schliesslich ist Lachen die beste Medizin!