Bewertung von LLMs im medizinischen Fragenbeantworten

Grosse Sprachmodelle (LLMs) sind fortschrittliche KI-Systeme, die menschliche Sprache verstehen und generieren können. Sie haben in verschiedenen Bereichen, einschliesslich Gesundheitswesen, Potenzial gezeigt. In der Medizin geht es bei der klinischen Problemlösung darum, sowohl qualitative (semantische) Kenntnisse wie das Verstehen von Symptomen und Krankheiten als auch quantitative (numerische) Kenntnisse wie die Interpretation von Testergebnissen zu nutzen. Dieser Artikel untersucht, wie gut LLMs abschneiden, wenn sie mit medizinischen Fragen konfrontiert werden, die entweder numerisches oder semantisches Denken erfordern.

#Ziel

Das Hauptziel ist es, die Fähigkeit von LLMs zu bewerten, medizinische Fragen zu beantworten, wobei der Fokus auf zwei Arten liegt: numerische Fragen, die das Korrelieren von numerischen Daten beinhalten, und semantische Fragen, die ein Unterscheiden zwischen verschiedenen Konzepten erfordern. Ausserdem vergleicht die Studie die Leistung von LLMs mit der von menschlichen Experten bei der Beantwortung dieser Fragen.

#Methoden

Um diese Studie durchzuführen, erstellten die Forscher einen grossen Datensatz mit medizinischen Fragen und Antworten (QAs), basierend auf evidenzbasierter Medizin (EBM). Sie entwickelten ein Wissensgraph – eine strukturierte Darstellung von Informationen – der Daten aus über 50.000 peer-reviewed medizinischen Artikeln zusammenstellte. Dieser Graph erleichterte die Erstellung von 105.000 Multiple-Choice-Fragen. Die Fragen wurden in zwei Typen kategorisiert: numerisch und semantisch.

Die Forscher testeten zwei führende LLMs, Chat-GPT4 und Claude3-Opus. Sie massen die Genauigkeit jedes Modells beim Beantworten beider Fragenarten. Zur Validierung wurden sechs medizinische Experten gebeten, 100 numerische Fragen zu beantworten, um zu sehen, wie sie im Vergleich zu den Modellen abschnitten.

#Ergebnisse

In den Tests zeigten Claude3 und GPT4 eine bessere Genauigkeit bei semantischen Fragen als bei numerischen Fragen. Claude3 erreichte eine Genauigkeit von 68,7% bei semantischen QAs, während GPT4 68,4% erzielte. Bei numerischen QAs schnitt Claude3 mit 63,7% besser ab im Vergleich zu GPT4s 56,7%.

Die Forschung ergab auch, dass menschliche Experten beide LLMs übertrafen, mit einem Durchschnitt von 82,3% Genauigkeit im Validierungstest. Die Ergebnisse zeigten, dass, während LLMs semantische Fragen besser handhaben konnten als numerische, sie dennoch Verbesserungsbedarf hatten, besonders in der numerischen Genauigkeit.

#Diskussion

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass LLMs noch nicht so zuverlässig sind wie menschliche Experten, wenn es um klinische Entscheidungsfindung geht. Obwohl diese Modelle eine riesige Menge an Informationen verarbeiten können, ist ihre Fähigkeit, genaue numerische Antworten vorherzusagen oder zu generieren, begrenzt. Diese Einschränkung ist entscheidend, da medizinische Entscheidungen oft auf präzisen numerischen Daten basieren.

Trotz ihrer Schwächen bieten LLMs immer noch ein nützliches Werkzeug für Kliniker, insbesondere zur Unterstützung bei semantischem Denken. Sie können grosse Textmengen schnell überprüfen und relevante Erkenntnisse generieren, was in verschiedenen medizinischen Kontexten, einschliesslich klinischer Praxis und Bildung, von Vorteil sein kann.

#Der Bedarf an zuverlässiger Entscheidungsfindung

Die klinische Praxis erfordert zuverlässige Entscheidungsfindung, die auf soliden Beweisen basiert. In vielen Fällen stammen diese Beweise aus statistischen Daten und klinischen Richtlinien. Die Integration von numerischem Wissen in die klinische Überlegung ist wichtig, da sie es Gesundheitsdienstleistern ermöglicht, ihre diagnostischen Hypothesen und Behandlungspläne auf robuste Daten zu stützen.

LLMs wie Chat-GPT4 und Claude3-Opus haben das Potenzial, Gesundheitsdienstleister zu unterstützen, indem sie riesige Mengen medizinischer Literatur analysieren und Ergebnisse zusammenfassen. Um jedoch wirklich hilfreich zu sein, muss ihre Fähigkeit, genaue numerische Daten zu generieren und Ergebnisse zu interpretieren, verbessert werden.

#Erstellung des EBMQA-Datensatzes

Der EBMQA-Datensatz wurde entwickelt, um Lücken in der aktuellen medizinischen Wissensdarstellung zu schliessen. Durch die Nutzung des klinisch validierten Kahun-Wissensgraphen konnten die Forscher einen Datensatz mit relevanten medizinischen QAs erstellen. Dieser Datensatz bietet nicht nur numerische und semantische Informationen, sondern hilft auch, die Art von Fragen widerzuspiegeln, die ein Arzt möglicherweise begegnet.

Die Struktur jeder Frage wurde sorgfältig entworfen und verband drei Hauptentitäten – die Quelle (häufig eine Erkrankung), das Ziel (normalerweise ein Symptom) und den Hintergrund (relevante Bevölkerung). Durch das Ableiten von Fragen aus Verbindungen zwischen diesen Entitäten wollte der Datensatz reale klinische Szenarien nachahmen.

#Multiple-Choice-Fragen

Jede Frage im Datensatz wird im Multiple-Choice-Format dargestellt. Bei numerischen Fragen gibt es typischerweise eine richtige Antwort, während semantische Fragen bis zu fünf richtige Antworten haben können. Eine Option für "Ich weiss nicht" wurde zu allen Fragen hinzugefügt, um Ungewissheiten zu berücksichtigen, was es realitätsnäher für tatsächliche klinische Entscheidungsfindungen macht.

#Datenanalyse und -auswahl

Die Analyse umfasste eine detaillierte Überprüfung der Genauigkeitsraten der beiden LLMs in verschiedenen medizinischen Disziplinen und Fragetypen. Die Forscher wollten bewerten, wie gut die Modelle basierend auf verschiedenen medizinischen Themen, Fragedauer und anderen Klassifikationen abschnitten.

Um Variabilität sicherzustellen, wurden die Fragen aus verschiedenen medizinischen Kategorien ausgewählt, wie z.B. Erkrankungen, Symptome und Labortests. Ziel war es zu sehen, ob die Leistung der LLMs je nach Komplexität und Art der Frage variierte.

#Bewertung der LLM-Leistung

Die Leistung der LLMs wurde anhand mehrerer wichtiger Metriken beurteilt:

1. Genauigkeit: Der Prozentsatz der richtigen Antworten, die jedes Modell gegeben hat.
2. Antwortquote (AR): Die Gesamtzahl der Antworten (richtig und falsch), die vom LLM vorgeschlagen wurden.
3. Mehrheitsverteilung: Die Häufigkeit der häufigsten richtigen Antworten.

Dieser vielschichtige Ansatz erlaubte einen nuancierten Blick darauf, wie gut LLMs medizinische Fragen behandeln.

#Vergleich zwischen Mensch und LLM

Um die Leistung der LLMs zu validieren, wurden auch menschliche Mediziner getestet. Sie beantworteten eine Auswahl von numerischen Fragen, und die Ergebnisse wurden mit denen der LLMs verglichen. Dieser Vergleich hob hervor, dass menschliches Wissen und Erfahrung immer noch einen erheblichen Vorteil gegenüber LLMs in medizinischen Kontexten haben.

Die Ergebnisse zeigten ein konsistentes Muster: Während LLMs in bestimmten Aspekten des medizinischen Denkens nützlich sein können, erreichen sie noch nicht die Genauigkeit und Zuverlässigkeit, die menschliche Experten bieten.

#Auswirkungen der Ergebnisse

Die Unterschiede in der Leistung zwischen LLMs und menschlichen Experten werfen wichtige Fragen über die Nutzung von KI im Gesundheitswesen auf. Das Trainieren und Einsetzen von LLMs als Entscheidungshilfen sollte mit Vorsicht angegangen werden. Die aktuellen Einschränkungen der LLMs, insbesondere bei der genauen Interpretation von numerischen Daten, bedeuten, dass sie menschliche Expertise in klinischen Umgebungen noch nicht ersetzen können.

In der medizinischen Praxis können die Folgen falscher Entscheidungen schwerwiegend sein. Daher könnten LLMs zwar Gesundheitsfachleuten in einigen Bereichen helfen, könnte jedoch die Abhängigkeit von ihren Ergebnissen ohne menschliche Aufsicht zu Fehlern führen.

#Zukünftige Richtungen

Weitere Forschung ist notwendig, um die Leistung von LLMs in medizinischen Anwendungen zu verbessern. Während das Feld der künstlichen Intelligenz weiter voranschreitet, könnte die Integration spezialisierterer medizinischer Kenntnisse und besserer Schulungstechniken die Fähigkeiten der LLMs verbessern.

Insbesondere sollten die Bemühungen darauf abzielen, wie LLMs mit numerischem Denken und der Interpretation komplexer Datensätze umgehen. Dies könnte die Entwicklung massgeschneiderter Modelle umfassen, die speziell auf medizinische Daten trainiert sind, was ihnen helfen könnte, die Nuancen der klinischen Überlegung besser zu erfassen.

#Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass obwohl grosse Sprachmodelle im Bereich medizinische Fragen beantworten vielversprechend sind, sie aktuell bei numerischen Fragen im Vergleich zu ihrer Leistung bei semantischen Anfragen Schwierigkeiten haben. In den Tests haben menschliche Experten die LLMs konstant übertroffen, insbesondere bei der numerischen Genauigkeit.

Die Studie hebt das Potenzial der LLMs hervor, Erkenntnisse und Unterstützung in der klinischen Praxis zu bieten, betont aber auch die Notwendigkeit, bei der Abhängigkeit von diesen Systemen für kritische medizinische Entscheidungen vorsichtig zu sein. Während die Forschung und Entwicklung im Bereich KI fortfahren, gibt es die Hoffnung, dass zukünftige Versionen von LLMs besser in der Lage sein werden, die Herausforderungen im Gesundheitswesen zu bewältigen.