KI-Modelle verbessern das Verständnis von Patienten nach dem Krankenhausaufenthalt

Patienten haben oft Schwierigkeiten zu verstehen, was während ihres Krankenhausaufenthalts passiert und was sie nach der Entlassung tun müssen. Ärzte und Pflegekräfte haben in der Regel nicht viel Zeit und Ressourcen, um alles zu erklären. In dieser Studie schauen wir uns an, wie grosse Sprachmodelle, also KI-Tools, helfen könnten, Zusammenfassungen für Patienten basierend auf den Notizen der Ärzte zu erstellen. Wir untersuchen auch, wie verschiedene Arten von Trainingsdaten die Genauigkeit und Qualität dieser Zusammenfassungen beeinflussen.

#Das Problem mit dem Patientenverständnis

Nach einem Krankenhausaufenthalt fällt es vielen Patienten schwer, sich an ihre Diagnose und die notwendigen Folgetermine zu erinnern. Forschungsergebnisse zeigen, dass weniger als 60 % der Patienten ihre Diagnose richtig erklären konnten und noch weniger wussten Bescheid über ihre Nachsorge. Bessere Kommunikation über Entlassungsanweisungen kann helfen, Wiedereinweisungen ins Krankenhaus zu reduzieren und die Einhaltung von Behandlungsplänen zu verbessern. Genau hier kommen die Patientenzusammenfassungen ins Spiel – sie sollen wichtige Informationen klar und einfach kommunizieren.

Es ist jedoch nicht einfach, gute Zusammenfassungen zu schreiben, und Gesundheitsfachkräfte haben oft hohe Arbeitslasten. Grosse Sprachmodelle haben sich als vielversprechend erwiesen, um medizinische Informationen zusammenzufassen, können aber auch falsche oder irreführende Informationen erzeugen, die als "Halluzinationen" bekannt sind. Das ist besonders problematisch im Gesundheitswesen, wo Patientendaten oft fragmentiert sind und kein vollständiges Bild liefern.

#Ziele dieser Studie

In dieser Forschung konzentrieren wir uns darauf, Wege zu finden, um bessere Patientenzusammenfassungen mithilfe von KI zu erstellen, während wir die Chancen auf Ungenauigkeiten minimieren. Wir haben ein Labeling-System entwickelt, um Fehler in den Zusammenfassungen zu identifizieren, und haben medizinische Experten die echten und KI-generierten Zusammenfassungen überprüfen lassen.

#Wichtige Beiträge

1. Wir haben einen Datensatz von Patientenzusammenfassungen mit Notizen von Ärzten erstellt.
2. Wir haben eine Methode zur Kennzeichnung von Ungenauigkeiten in den Zusammenfassungen eingeführt und Auswertungen für echte und KI-generierte Zusammenfassungen durchgeführt.
3. Wir haben gezeigt, dass das Training von KI-Modellen mit bereinigten Daten, bei denen Ungenauigkeiten entfernt wurden, diese Fehler reduzieren kann, während wichtige Informationen erhalten bleiben.
4. Wir haben eine Qualitätsbewertung durchgeführt, die zeigt, dass eines der KI-Modelle, GPT-4, oft bessere Zusammenfassungen erzeugte als menschlich erstellte.

#Verwandte Arbeiten

Die Nachfrage nach automatisierten klinischen Zusammenfassungen ist aufgrund der sich wiederholenden Natur der medizinischen Dokumentation gestiegen. Verschiedene Studien haben untersucht, wie KI die klinische Zusammenfassung verbessern kann. Die Ergebnisse zeigen, dass Modelle wie GPT-4 in Bezug auf die Genauigkeit den menschlichen Zusammenfassungen vorgezogen werden. Allerdings bleibt das Problem ungenauer oder ungestützter Fakten ein Anliegen.

Es wurden mehrere Methoden zur Bekämpfung von Ungenauigkeiten untersucht. Ein Ansatz besteht darin, Fehler zu erkennen, nachdem sie gemacht wurden, während ein anderer darauf abzielt, die Daten, die für das Training verwendet werden, zu verbessern. Unsere Studie verfolgt das Ziel, das Problem anzugehen, indem wir eine kleine Anzahl von Trainingsbeispielen verfeinern, um eine höhere Qualität der Ergebnisse zu gewährleisten.

#Überblick über unseren Datensatz

Wir haben einen Datensatz namens MIMIC-IV-Note-DI aus echten Patientenzusammenfassungen und den entsprechenden Arztberichten erstellt. Dieser Datensatz umfasst etwa 100.175 Krankenhausfälle und Patientenzusammenfassungen. Wir haben uns auf den Abschnitt "Entlassungsanweisungen" konzentriert, da er wichtige Informationen für die Patienten bietet.

Um die Qualität des Datensatzes zu verbessern, haben wir schlechte Zusammenfassungen und irrelevante Inhalte herausgefiltert, sodass zwei Versionen des Datensatzes entstanden: eine mit vollem Kontext und eine mit einer kürzeren Erzählung.

#Kennzeichnung von Halluzinationen

Für unsere Studie haben wir untersucht, wie häufig falsche oder ungestützte Informationen in Patientenzusammenfassungen auftauchten. Wir haben 100 echte Zusammenfassungen analysiert und insgesamt 286 Ungenauigkeiten markiert. Die meisten waren ungestützte Fakten, was auf eine erhebliche Fehlerrate bei der Verwendung des kurzen Kontexts hinweist.

Wir haben uns auch die KI-generierten Zusammenfassungen angeschaut und ähnliche Probleme wie bei den echten gefunden. Das zeigt, dass die Herausforderung, genaue Informationen bereitzustellen, weit verbreitet ist, unabhängig davon, ob sie von Menschen oder Maschinen stammt.

#Training der Modelle

Wir haben mit drei KI-Modellen experimentiert, um Patientenzusammenfassungen zu erstellen:

1. LED: Ein Modell, das für die Verarbeitung langer Dokumente entwickelt wurde. Es wurde mit dem gesamten MIMIC-IV-Datensatz trainiert, benötigte aber erhebliche Ressourcen.
2. Llama 2: Wir haben zwei Varianten dieses Modells verwendet, um zu sehen, wie gut es Patientendaten nach Feinabstimmung mit bereinigten Daten zusammenfassen konnte.
3. GPT-4: Dieses Modell ist bekannt für die Produktion hochwertiger Zusammenfassungen und wurde auf zwei Arten getestet: mit Beispielen aus unseren Daten und ohne Trainingsbeispiele.

#Bewertung der Modellleistung

Wir haben die Zusammenfassungen jedes Modells anhand verschiedener Faktoren bewertet, einschliesslich Genauigkeit und Qualität. Wir haben Metriken wie ROUGE verwendet, um die Übereinstimmung zwischen generierten und echten Zusammenfassungen zu messen.

Die Bewertungen zeigten, dass LED in quantitativen Bewertungen am besten abschnitt, während GPT-4 in qualitativen Aspekten glänzte, besonders bei der Bereitstellung kohärenter und verständlicher Zusammenfassungen.

#Qualitative Bewertung der Zusammenfassungen

Die generierten Zusammenfassungen wurden auf verschiedene Qualitätskriterien geprüft:

• Relevanz: Wie gut die Zusammenfassung die wichtigen Details erfasste.
• Konsistenz: Ob die Zusammenfassung genaue Informationen gemäss den ursprünglichen Notizen enthielt.
• Vereinfachung: Ob die verwendete Sprache für die Patienten leicht verständlich war.
• Flüssigkeit: Die grammatikalische Richtigkeit der Sätze.
• Koherenz: Wie natürlich die Sätze zusammenpassten.

Die Ergebnisse zeigten, dass GPT-4 Zusammenfassungen produzierte, die nicht nur genau, sondern auch leichter für die Patienten verständlich waren als die anderen Modelle.

#Automatische Halluzinationsdetektion

Wir haben auch getestet, ob die Modelle Ungenauigkeiten in den Zusammenfassungen automatisch erkennen konnten. Der Einsatz von KI zur Fehlererkennung ist vielversprechend, bringt aber Herausforderungen mit sich, da die Modelle Schwierigkeiten haben könnten, komplexe oder subtile Ungenauigkeiten zu erkennen. Während GPT-4 in diesem Bereich bessere Ergebnisse zeigte, sind weitere Verbesserungen notwendig für eine vollständig zuverlässige Erkennung.

#Fazit

Diese Forschung hebt das Potenzial grosser Sprachmodelle hervor, bei der Erstellung von Patientenzusammenfassungen zu helfen, die genau und leicht verständlich sind. Die Ergebnisse zeigen, dass sorgfältiges Training mit kuratierten Daten die Anzahl der Ungenauigkeiten erheblich reduzieren kann, während essentielle Details erhalten bleiben. GPT-4 erwies sich als starker Kandidat zur Erstellung hochwertiger Zusammenfassungen, die das Verständnis und das Engagement der Patienten verbessern können.

In Zukunft ist mehr Forschung nötig, um zu ermitteln, wie man Patientenfeedback besser in die Erstellung von Zusammenfassungen integrieren kann und um die Effektivität dieser Zusammenfassungen in klinischen Settings weiter zu erforschen. Ein multidimensionaler Ansatz, der die Stärken von KI und menschlicher Expertise kombiniert, kann Fortschritte in der Patientenkommunikation und -versorgung ermöglichen.

#Zukünftige Arbeiten

Zukünftige Studien sollten diese Modelle in verschiedenen Formaten und Situationen testen sowie andere KI-Modelle erkunden. Klinische Beweise zur Effektivität dieser Patientenzusammenfassungen werden ebenfalls wichtig sein, um ihre Verwendung in der Praxis zu validieren. Darüber hinaus könnte die Erweiterung der Forschung um die Perspektiven der Patienten zu noch effektiveren Kommunikationsstrategien führen.

Diese Studie zeigt, dass KI mit den richtigen Daten und Methoden eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung des Patientenverständnisses für ihre medizinischen Situationen spielen kann, was letztendlich zu besseren Gesundheitsergebnissen führt.