Die Rolle von KI in der medizinischen Diagnose bewerten

Im medizinischen Bereich kann die richtige Diagnose wie das Lösen eines grossen, komplizierten Puzzles wirken. Ärzte müssen herausfinden, was mit ihren Patienten nicht stimmt, basierend auf einer Menge von Anzeichen und Symptomen. Das erfordert kritisches Denken und Erfahrung, was ganz schön knifflig sein kann. Genau wie beim Versuch, das nächste Wort in einem Lied zu erraten, an das man sich nur halb erinnert, müssen Ärzte einschätzen, wie wahrscheinlich verschiedene Krankheiten die Ursache für die Probleme eines Patienten sind.

#Die Rolle der Technologie bei der Diagnose

Technologie schleicht sich in jeden Teil unseres Lebens, auch in die Medizin. Grosse Sprachmodelle (LLMs), eine Art fortgeschrittener Software, die menschliche Sprache versteht und generiert, werden für die Unterstützung von Ärzten bei Diagnosen näher betrachtet. Es ist wie ein wirklich schlauer Freund, der in Sekunden medizinische Fakten ausspuckt. Aber hier ist der Haken: Während LLMs vielleicht bei einem Quiz über medizinisches Wissen glänzen, sind sie nicht immer zuverlässig, wenn es darum geht, genaue Wahrscheinlichkeiten für Diagnosen anzugeben. Das ist besorgniserregend, denn zu wissen, wie sicher man sich über eine Diagnose ist, ist in der Medizin entscheidend.

#Was sind Vor-Test-Wahrscheinlichkeiten?

Vor-Test-Wahrscheinlichkeiten sind wie der erste Tipp, bevor man ein Pokerspiel beginnt. Es ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Patient eine bestimmte Krankheit hat, bevor man irgendwelche Tests macht. Ärzte betrachten alle Informationen, die sie haben, einschliesslich der Vorgeschichte und Symptome des Patienten, um ihren bestmöglichen educated guess abzugeben. Wenn sie diese Wahrscheinlichkeit falsch einschätzen, kann das zu schweren Fehlern führen, die die Patienten gefährden.

#Aktuelle Herausforderungen mit LLMs

Viele Leute sind begeistert davon, LLMs zur Unterstützung bei Diagnosen zu nutzen, aber es gibt erhebliche Herausforderungen. Obwohl einige aktuelle LLMs, wie GPT-4, einen ganz guten Job dabei machen, mögliche Diagnosen vorzuschlagen, zeigen sie oft nicht, wie unsicher sie über diese Vorschläge sind. Wenn zum Beispiel ein LLM vorschlägt, dass ein Patient eine Lungenentzündung haben könnte, macht es einen grossen Unterschied zu wissen, ob die Chance bei 20% oder 90% liegt, wenn ein Arzt Behandlungsmöglichkeiten in Betracht zieht.

#Wie schätzen LLMs Wahrscheinlichkeiten ein?

LLMs funktionieren, indem sie vorhersagen, welches Wort als Nächstes in einem Satz kommt, basierend auf Mustern, die sie aus Unmengen von Text gelernt haben. Während das beeindruckend ist, ist es nicht das Gleiche, wie die Chancen für eine Krankheit zu kennen. Sie sind mehr wie ein Schüler, der Fakten auswendig lernt, anstatt den Stoff zu verstehen. Die eigentliche Frage ist, wie wir ihre Vorhersagen in sinnvolle Wahrscheinlichkeiten umwandeln können, die Ärzte nutzen können, ohne verwirrt zu werden.

#Methoden zur Verbesserung diagnostischer Vorhersagen

Um herauszufinden, wie gut LLMs Wahrscheinlichkeiten einschätzen können, haben Forscher zwei Modelle namens Mistral-7B und Llama3-70B verwendet. Sie haben untersucht, wie diese Modelle die Wahrscheinlichkeit von drei Gesundheitszuständen vorhersagten: Sepsis, Arrhythmie und kongestive Herzinsuffizienz (CHF).

Um ihre Leistung zu überwachen, verglichen sie die Vorhersagen der LLMs mit den Ergebnissen einer bekannten Methode namens XGB (eXtreme Gradient Boosting). Diese Methodik ist wie das schlaue Kind in der Klasse, das immer die richtigen Antworten hat. Sie erkundeten, wie LLMs abschneideten, wenn sie strukturierte Daten, wie medizinische Aufzeichnungen, in ein erzählerisches Format umgewandelt erhielten, und sahen sich verschiedene Wege an, um ihre Vorhersagen zu bewerten.

#Testen der Modelle

Die Forscher nahmen eine Menge Patientendaten, einschliesslich Vitalzeichen und Laborergebnisse, um zu sehen, wie gut LLMs die Wahrscheinlichkeit für schwerwiegende Gesundheitszustände ermitteln konnten. Sie testeten verschiedene Techniken, um diese LLMs zu bedeutsameren Antworten zu bewegen:

• Token Logits: Diese Methode stellte dem LLM eine einfache Ja-oder-Nein-Frage zu einer Diagnose und versuchte, Wahrscheinlichkeiten aus der Antwort herauszuziehen.

• Verbalisiertes Vertrauen: Dieser Ansatz liess das LLM einen Prozentsatz der Wahrscheinlichkeit für eine Diagnose angeben, ähnlich wie eine Wettervorhersage für Regen.

• Einbettungstechniken: Bei dieser Methode wurde die Ausgabe des LLM mit einem anderen Modell (XGB) kombiniert, das bei der Vorhersage basierend auf strukturierten Daten grossartig abschneidet.

#Was haben die Tests gezeigt?

Die Ergebnisse waren gemischt. Die Methode, die LLMs mit XGB kombinierte, übertraf die anderen beiden Methoden konstant, besonders wenn es um die Vorhersage von Sepsis ging. Die anderen Methoden, Token Logits und verbalisiertes Vertrauen, schnitten nicht besonders gut ab, insbesondere bei selteneren Krankheiten. Das ist wie ein Freund, der echt gut im Trivia ist, aber blank wird, wenn man ihn nach einem Nischenthema fragt.

Die Forscher fanden heraus, dass die Vorhersagen der LLMs mit den Vorhersagen des schlauen Kindes (XGB) verglichen viel besser abschnitten. Die reinen LLM-Methoden hatten einige ziemlich wackelige Korrelationen, was bedeutete, dass sie nicht immer mit dem Goldstandard-Modell übereinstimmten.

#Kalibrierung und Leistung

Bei der Untersuchung der Kalibrierung dieser Modelle – die im Wesentlichen beschreibt, wie gut die vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten mit den tatsächlichen Ergebnissen übereinstimmten – stellte sich heraus, dass die LLM-basierten Methoden nicht sehr zuverlässig waren. Es war, als würde man die Temperatur in einem Raum schätzen, ohne jemals hineinzutreten; manchmal liegt man richtig, aber oft auch nicht.

Die Ergebnisse zeigten, dass die LLM-basierten Methoden Probleme hatten, wenn sie Bedingungen vorhersagten, die nicht oft auftraten. Zum Beispiel war die Vorhersage von CHF schwieriger als die Vorhersage einer häufigen Krankheit wie der Grippe. Und als die Forscher demographische Informationen der Patienten hinzufügten, wurden die Vorhersagen noch schwieriger, was den Bias widerspiegelte, der auftreten kann, wenn LLMs mit Daten trainiert werden, die möglicherweise nicht alle Gruppen fair repräsentieren.

#Fazit und Ausblick

In der grossen Gesamtheit der Dinge haben LLMs zwar das Potenzial, medizinische Diagnosen zu verbessern, aber die aktuellen Methoden hinken hinterher. Sie sind wie ein Auto mit einem Platten – es gibt Potenzial für eine ruhige Fahrt, aber etwas muss zuerst repariert werden. Es gibt eine klare Lücke, wenn es darum geht, Unsicherheiten in medizinischen Diagnosen effektiv zu schätzen. Für Ärzte, die auf diese Tools angewiesen sind, kann das grosse Auswirkungen haben.

In Zukunft müssen Forscher Wege finden, LLMs zu verbessern, damit sie genauere Wahrscheinlichkeiten angeben können, indem sie sie mit Systemen kombinieren, die numerisches Denken unterstützen. Das könnte Ärzten helfen, sicherere Entscheidungen zu treffen. Ausserdem ist es unerlässlich, wie LLMs mit demografischen Daten umgehen, um sicherzustellen, dass jeder faire Behandlung erhält, unabhängig von seinem Hintergrund.

Wenn die Technologie in der Medizin voranschreitet, könnte es den LLMs gelingen, Ärzten effektiv zu helfen, was das Spiel verändern könnte, aber es gibt noch viel zu tun, bevor wir in den Sonnenuntergang einer perfekt integrierten Gesundheitsversorgung fahren.