Verbesserung der Patientenfeedback-Analyse mit GCA

Die Rückmeldungen zur Patientenzufriedenheit sind für Krankenhäuser echt wichtig. Damit können sie sehen, was sie besser machen können, was wiederum die Qualität der Versorgung verbessert, die die Patienten erhalten. Um die grosse Menge an Feedback von Patienten zu managen, ist es nötig, diese Informationen zu organisieren und zu sortieren. So können die Krankenhäuser sich auf die Bereiche konzentrieren, die die dringendste Verbesserung brauchen.

Früher haben Forscher 2,5 Millionen Rückmeldungen von Patienten analysiert und 20 Kategorien erstellt, um diese Kommentare zu klassifizieren. Obwohl das hilfreich war, war der Prozess des Durchsortierens der Rückmeldungen langsam und oft nicht sehr effizient. Das zeigt den Bedarf an besseren Lösungen, um mit diesen Daten umzugehen.

#Das Problem mit bestehenden Modellen

In der Vergangenheit waren automatisierte Methoden zur Analyse von Patienteneinfeedback nicht besonders effektiv. Das liegt hauptsächlich an den Einschränkungen von Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Einige Modelle, wie Naive Bayes und BERT, hatten Schwierigkeiten, kompliziertere Rückmeldungen genau zu klassifizieren, weil sie oft mit den verschiedenen Kontexten, in denen Sprache verwendet wird, nicht umgehen können.

Diese Probleme zeigen einen klaren Bedarf an fortschrittlicheren Tools, um Patienteneinfeedback zuverlässiger zu verarbeiten.

#Grosse Sprachmodelle als Lösung

Grosse Sprachmodelle (LLMs) bieten eine vielversprechende Lösung für die Probleme früherer Modelle. Sie haben eine bessere Fähigkeit, natürliche Sprache zu verstehen und die feinen Unterschiede im Feedback von Patienten zu erkennen. Zwei bemerkenswerte Beispiele für diese LLMs sind GPT-4, ein proprietäres Modell, und Llama-3, eine Open-Source-Option.

Aktuelle Studien haben gezeigt, dass die Bewertung, wie konsistent diese Modelle arbeiten – indem man ihre Vorhersagen über mehrere unabhängige Versuche betrachtet – ihre Effektivität bei der Klassifikation von Informationen erheblich steigern kann. Ein bedeutendes Problem bleibt jedoch: LLMs können manchmal falsche oder irreführende Informationen erzeugen, die als "Halluzinationen" bekannt sind. Das ist besonders besorgniserregend, wenn es um die Analyse sensibler Daten wie Patienteneinfeedback geht.

#Einführung des Global Consistency Assessors (GCA)

Um dieses Problem mit Halluzinationen anzugehen, wurde eine neue Methode namens Global Consistency Assessor (GCA) entwickelt. GCA kombiniert zwei Bewertungstechniken: den External Consistency Assessor (ECA), der überprüft, ob die Vorhersagen des Modells über mehrere Durchläufe hinweg konsistent sind, und den Internal Consistency Assessor (ICA), der bewertet, ob die Argumentation des Modells logisch ist.

Die Verwendung von GCA zielt darauf ab, die Zuverlässigkeit der von LLMs getroffenen Vorhersagen zu verbessern.

#Vergleich von Menschen und Modellen zur Klassifizierung von Feedback

Um die Effektivität dieser neuen Methode zu bewerten, wurde eine Studie durchgeführt, die untersuchte, wie gut drei Experten für Patientenversorgung 100 Rückmeldungen von Patienten in 21 Kategorien und zwei Stimmungen (positiv und negativ) klassifizieren konnten. Die Ergebnisse zeigten, dass Menschen im Allgemeinen genau waren mit einer Präzision von 0,87, aber nicht erschöpfend, mit einer Rückrufrate von nur 0,64. Ausserdem dauerte die Klassifizierung des Feedbacks viel Zeit, etwa drei Stunden für 100 Kommentare.

Danach wurde die Leistung von GPT-4 untersucht. Das Modell produzierte drei unabhängige Klassifizierungen jedes Feedbacks. GPT-4 hatte eine geringere Präzision von 0,72, aber eine höhere Rückrufrate von 0,87 im Vergleich zu den menschlichen Experten. Allerdings hatte das Modell auch eine beachtliche Halluzinationsrate von 16%, was bedeutet, dass es falsche Klassifizierungen erzeugen konnte.

#Verbesserung der Leistung mit Konsistenz-Assessoren

Um die Genauigkeit von GPT-4 zu verbessern, wurde der ECA verwendet, um seine Präzision zu steigern, indem nur die Kategorien ausgewählt wurden, die von zwei unabhängigen Durchläufen identifiziert wurden. Dieser Ansatz führte dazu, dass die Präzision von GPT-4 auf 0,84 stieg, während die Rückrufrate bei 0,82 blieb. Dennoch hatte es eine Halluzinationsrate von 4%.

Um das Halluzinationsproblem zu bekämpfen, wurde der ICA entwickelt. Diese Methode erforderte, dass das LLM seine Argumentation in einen logischen Fluss strukturiert, der eine Prämisse, eine Implikation und eine Schlussfolgerung erzeugt. Damit konnte festgestellt werden, ob die Argumentation konsistent und gültig war. Infolgedessen konnte das Modell erfolgreich Halluzinationen aus seinen Vorhersagen eliminieren.

#Leistung von GPT-4 mit globaler Konsistenzbewertung

Nach der Anwendung von GCA auf GPT-4 zeigte das Modell, dass es in Bezug auf die Präzision genauso gut wie menschliche Experten abschneiden konnte. Es erreichte eine Präzision von 0,87 und eine Rückrufrate von 0,75, ohne Halluzinationen zu erzeugen. Dieses Ergebnis wurde durch eine menschliche Überprüfung verifiziert, was die Zuverlässigkeit der GCA-Methode bestätigte.

Im Vergleich mit anderen automatisierten Lösungen übertraf GPT-4 mit GCA alle anderen Modelle und erzielte einen hohen Bereich unter der Kurve für Präzision-Rückruf (pr-AUC) von 0,89. Das eigenständige GPT-4-Modell war die zweitbeste Option, hatte jedoch eine niedrigere Präzision trotz einer hohen Rückrufrate. Andere Modelle wie Llama-3 und traditionelle Methoden lagen deutlich zurück.

#Die Auswirkungen der internen Konsistenz auf die Leistung

Weitere Untersuchungen zeigten, dass die Leistung von LLMs mit GCA nicht einheitlich über verschiedene Kategorien war. Zum Beispiel war die Leistung in der Kategorie "Medizinische und paramedizinische Versorgung" auffallend niedrig, was darauf hinweist, dass die verfügbaren Implikationen für diese Kategorien verbessert werden mussten. Umgekehrt schnitten Kategorien wie "Mahlzeiten und Snacks" sowie "Menschlichkeit und Verfügbarkeit von Fachleuten - positiv" gut ab, wahrscheinlich aufgrund der Klarheit der Sprache im Feedback.

Ausserdem schnitten die Modelle besser ab, wenn es darum ging, negative Stimmungen zu identifizieren, im Vergleich zu positiven. Während GCA half, die Qualität der Klassifikationen zu verbessern, zeigte die Effektivität die Notwendigkeit für bessere Definitionen und Beispiele von Implikationen, die sich auf spezifische Kategorien beziehen.

#Fazit

Die GCA-Methode verbessert die Zuverlässigkeit von LLMs bei der effektiven Klassifizierung von Patienteneinfeedback. GPT-4 an sich hat Schwierigkeiten, genaue medizinische Klassifikationen zu erstellen, aufgrund von Halluzinationen. Allerdings führt die Kombination von ECA und ICA mit GPT-4 zu einer verbesserten Leistung, die die Fähigkeiten menschlicher Experten und anderer Maschinenlernmodelle übertrifft.

Diese Studie unterstreicht die Herausforderungen bei der Etablierung eines definitiven Goldstandards zur Bewertung automatisierter Textklassifikationen und hebt hervor, wie subjektive Urteile die Ergebnisse beeinflussen können. Trotz der beobachteten Einschränkungen ermöglicht GCA stabilere und reproduzierbare Klassifikationen, ohne dass eine Feinabstimmung oder zusätzliche Daten erforderlich sind.

Weitere Forschung ist notwendig, um herauszufinden, ob diese Methoden auf verschiedene Sprachen und Aufgaben verallgemeinert werden können. Diese Forschung stellt einen bedeutenden Schritt in Richtung besserer Werkzeuge im medizinischen Bereich und möglicherweise in anderen Bereichen dar, die auf Textklassifikation angewiesen sind. Durch den Fokus auf interne und externe Konsistenz könnte es möglich sein, konsistent genaue Klassifikationen zu erreichen, ohne umfangreiche Ressourcen oder Zeit zu benötigen.