Die Rolle von LLMs in der medizinischen Diagnose

Die Diagnose einer Krankheit ist nicht so einfach wie "Was tut weh?" Es ist ein komplizierter Prozess, der viele Faktoren berücksichtigt, um herauszufinden, was vielleicht nicht stimmt. Ärzte müssen verschiedene Krankheiten in Betracht ziehen, basierend darauf, wie ein Patient aussieht und was er sagt. Sie beginnen mit der Sammlung grundlegender Informationen, die ihnen helfen, die Wahrscheinlichkeit bestimmter Krankheiten zu schätzen, bevor sie überhaupt Tests durchführen. Wenn die Ärzte mehr Testergebnisse erhalten, passen sie ihre Vermutungen an.

#Die Rolle der Ärzte

Normalerweise nutzen Ärzte ihr medizinisches Wissen, ihre Fähigkeit zur Mustererkennung und Erfahrung, um schnell zu erraten, was mit einem Patienten nicht stimmen könnte. Manchmal spielt ihr Gehirn jedoch Streiche, was zu Fehlern bei der Diagnose führen kann. Das passiert, wenn sie sich zu sehr auf gängige Abkürzungen, sogenannte kognitive Verzerrungen, verlassen, anstatt tiefgründig über die Situation nachzudenken.

Es ist zwar toll, wenn Ärzte schnell denken können, aber analytisches Denken, das eine sorgfältige Berücksichtigung von Beweisen erfordert, braucht mehr Zeit und ist in überfüllten Krankenhäusern oft unmöglich. Ärzte sind darauf geschult, die Wahrscheinlichkeit einer Diagnose zu schätzen und Testergebnisse effektiv zu nutzen. Diese schnellen Vermutungen können jedoch manchmal dazu führen, dass sie die Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Krankheit falsch einschätzen, was schädlich sein kann.

#Kann Technologie helfen?

In letzter Zeit wird viel darüber gesprochen, grosse Sprachmodelle (LLMs) zur Unterstützung der Entscheidungsfindung von Ärzten zu nutzen. Das sind fortschrittliche Computerprogramme, die menschenähnliche Antworten generieren und sogar mögliche Diagnosen basierend auf den erhaltenen Informationen vorschlagen können. Einige neueste Modelle wie GPT-4 schneiden vergleichbar gut ab mit echten Ärzten, wenn es darum geht, was mit den Patienten nicht stimmen könnte.

Aber es gibt einen Haken! Während diese Modelle Dinge wie "Der Patient könnte eine Pneumonie haben" vorschlagen können, sagen sie oft nicht, wie wahrscheinlich diese Diagnose ist. Das ist wichtig, denn eine 20%ige Wahrscheinlichkeit für eine Pneumonie bedeutet etwas ganz anderes als eine 90%ige Wahrscheinlichkeit. Auch wenn die neuesten LLMs in der Vorhersage von Krankheitswahrscheinlichkeiten besser abschneiden als einige Ärzte, sind sie insgesamt noch nicht grossartig.

#Die Herausforderung der Unsicherheit

LLMs funktionieren anders als Ärzte. Sie geben keine direkten Wahrscheinlichkeiten für Diagnosen an, wie es ein Arzt tun würde; sie erzeugen Wahrscheinlichkeiten basierend auf Wortfolgen. Das wirft eine wichtige Frage auf: Wie können wir die Wortausgaben dieser Modelle in sinnvolle Wahrscheinlichkeiten umwandeln, die Ärzte nutzen können? Wenn wir dieses Problem nicht lösen, besteht das Risiko, dass Ärzte die Vorschläge des Modells falsch interpretieren oder blind darauf vertrauen, ohne die damit verbundene Unsicherheit zu verstehen.

Um LLMs besser darin zu machen, Unsicherheiten auszudrücken, haben Forscher sich der Informationstheorie zugewandt, die untersucht, wie unsicher eine vorhergesagte Ausgabe ist. Es gibt Techniken, um die Unsicherheit in diesen Modellen zu bewerten, wie die Überprüfung, wie wahrscheinlich jedes Token (oder Wort) ist, als nächstes in einem Satz zu kommen. Aber es gibt einen Haken! Manchmal stimmen die Antworten, die diese Modelle geben, nicht immer mit ihrem tatsächlichen Verständnis überein, was zu falschen Schlussfolgerungen führen kann.

Diese Studie zielt darauf ab zu untersuchen, wie gut LLMs die Wahrscheinlichkeit von Krankheiten basierend auf echten Patientendaten schätzen können. Dazu schauten die Forscher sich zwei verschiedene LLMs an, genannt Mistral und Llama, um zu sehen, wie gut sie die Chancen auf ernsthafte Erkrankungen bei Patienten vorhersagen konnten.

#Der Studienaufbau

Die Forscher arbeiteten mit Daten von einem medizinischen Zentrum, das eine grosse Anzahl von Patientenakten hatte. Diese Daten beinhalteten Vitalzeichen, Laborergebnisse und Bewertungen von Pflegekräften. Der Fokus lag auf drei grossen Gesundheitsproblemen: Sepsis, Arrhythmie und kongestiver Herzinsuffizienz (CHF).

Das Team verglich ihre Ergebnisse von LLMs mit den Resultaten eines traditionellen Maschinenlernmodells, genannt eXtreme Gradient Boosting (XGB), das erfolgreich bei klinischen Vorhersagen eingesetzt wird. Sie wollten sehen, wie gut die LLMs Diagnosen vorhersagen konnten, wenn sie strukturierte Gesundheitsakten erhielten.

#Wie haben sie das gemacht?

Die Forscher testeten einige Methoden, um zu sehen, wie gut die LLMs die Wahrscheinlichkeiten einer Diagnose vorhersagen konnten. Sie begannen damit, strukturierte Daten, wie Zahlen und Fakten aus den Akten, in ein einfaches Textformat umzuwandeln, das das Modell leicht verstehen konnte.

Die erste Methode bat das LLM um eine Ja- oder Nein-Antwort, ob ein Patient eine bestimmte Erkrankung hatte. Sie verwendeten einen mathematischen Trick namens Softmax, um die Wahrscheinlichkeiten für "ja" oder "nein" basierend auf den Antworten des LLM zu berechnen.

Ein weiterer Ansatz bestand darin, das LLM eine offenere Frage zu stellen: "Wie wahrscheinlich ist es, dass dieser Patient diese Diagnose hat?" Das erlaubte dem Modell, mit einer prozentualen Schätzung zu antworten, was eine klarere Wahrscheinlichkeit für eine Diagnose gab.

Die Forschung nutzte auch Merkmale des LLM, wie die letzte Schicht seines Modells, und kombinierte diese mit dem XGB-Klassifikator, um zu sehen, ob sie die Vorhersagen verbessern konnten.

#Was waren die Ergebnisse?

Die Ergebnisse der Studie zeigten einige interessante Trends. Die LLMs, wenn sie mit der XGB-Methode kombiniert wurden, zeigten vielversprechende Ergebnisse bei der Vorhersage der Wahrscheinlichkeit von Sepsis. Aber eigenständige Methoden, wie die Ja/Nein-Abfragen oder prozentualen Schätzungen, schnitten nicht so gut ab, insbesondere bei seltenen Erkrankungen.

Als die Forscher die Vorhersagen der LLMs mit den Basislinienergebnissen des XGB-Klassifikators verglichen, stellten sie fest, dass die Methoden, die sich ausschliesslich auf LLMs stützten, schwächere Korrelationen aufwiesen, was darauf hindeutet, dass sie nicht so konsistent waren. Die Methode, die LLM-Einbettungen mit XGB kombinierte, schnitt im Allgemeinen besser ab, aber insgesamt hatten die LLMs Schwierigkeiten, zuverlässige Schätzungen abzugeben, insbesondere für weniger häufige Krankheiten.

#Die Rolle der Patientendemografie

Interessanterweise beeinflusste die demografische Information von Patienten, wie Geschlecht oder Rasse, wie gut diese Modelle abschnitten. Die Modelle zeigten oft Vorurteile, was bedeutet, dass ihre Vorhersagen unfair variieren konnten, basierend auf den Eigenschaften der Patienten. Das ist ein erhebliches Problem, da es die Notwendigkeit betont, dass LLMs auf einer vielfältigen Datenbasis trainiert werden.

#Fazit: Was kommt als Nächstes?

Kurz gesagt, die Studie zeigte, dass, obwohl LLMs wie Mistral und Llama in der medizinischen Diagnose hilfreich sein können, sie noch nicht zuverlässig genug sind, um allein zur Vorhersage von Krankheitswahrscheinlichkeiten verwendet zu werden. Ärzte können sich nicht vollständig auf sie verlassen, um sichere Entscheidungen zu treffen.

Um diese Systeme zu verbessern, könnte zukünftige Forschung Wege erforschen, wie LLMs mit anderen Methoden kombiniert werden können, die Zahlen und Risiken besser handhaben können. Die Beseitigung von Vorurteilen in diesen Modellen ist entscheidend, um sicherzustellen, dass sie faire Vorhersagen liefern. Bis dahin scheint es, als müssten Ärzte weiterhin ihr Wissen und ihre Erfahrung nutzen, zusammen mit jeder hilfreichen Technologie, um die besten Entscheidungen für ihre Patienten zu treffen.

Also, während LLMs vielleicht noch nicht die Superhelden-Chefs im medizinischen Bereich sind, könnten sie eines Tages Ärzten helfen, den Kampf gegen Krankheiten mit besseren und zuverlässigeren Informationen zu führen. Aber im Moment scheint es so, dass menschliche Intuition und Erfahrung weiterhin die Krone im Diagnosereich tragen.