Kognitive Verzerrungen beeinflussen Sprachmodelle in der Medizin

Es gibt ein wachsendes Interesse an der Nutzung grosser Sprachmodelle (LLMs) in der Medizin. Diese Modelle haben bei medizinischen Prüfungsfragen starke Leistungen gezeigt, was darauf hindeuten könnte, dass sie in der realen medizinischen Praxis helfen könnten. Allerdings werden medizinische Entscheidungen von vielen komplexen Faktoren beeinflusst, nicht nur von Prüfungsfragen. Zu diesen Faktoren gehören die Compliance der Patienten, die Erfahrungen der Ärzte, ethische Überzeugungen und Kognitive Verzerrungen.

Kognitive Verzerrungen können die Entscheidungen eines Arztes erheblich beeinflussen. Zum Beispiel könnte ein Arzt seine vorherigen Erfahrungen bei der aktuellen Diagnose berücksichtigen, was zu potenziell falschen Schlüssen führen kann. Unsere Studie untersucht, wie kognitive Verzerrungen die Leistung von Sprachmodellen beeinflussen, wenn sie auf Klinische Fragen antworten. Wir glauben, dass Sprachmodelle bei klinischen Fragen, die kognitive Verzerrungen enthalten, schlechter abschneiden als bei solchen, die das nicht tun.

Um dies zu untersuchen, haben wir BiasMedQA entwickelt, einen Benchmark, der dazu dient, Verzerrungen in LLMs zu bewerten, die für medizinische Aufgaben verwendet werden. Wir haben sechs verschiedene Sprachmodelle mit diesem Benchmark bewertet: GPT-4, Mixtral-8x70B, GPT-3.5, PaLM-2, Llama 2 70B-chat und ein spezialisiertes medizinisches Modell namens PMC Llama 13B. Wir haben diese Modelle an 1.273 modifizierten Fragen aus dem US Medical Licensing Exam (USMLE) getestet, wobei wir kognitive Verzerrungen einführten, die in klinischen Szenarien häufig zu sehen sind.

Die Ergebnisse zeigten unterschiedliche Auswirkungen von Verzerrungen auf diese Modelle. GPT-4 zeigte im Vergleich zu Llama 2 70B-chat und PMC Llama 13B eine gewisse Widerstandsfähigkeit gegenüber Verzerrungen, die stärker betroffen waren. Dies betont die Bedeutung, Verzerrungen bei der Entwicklung medizinischer Sprachmodelle zu adressieren, um die Sicherheit und Zuverlässigkeit im Gesundheitswesen zu verbessern.

#Verständnis von kognitiven Verzerrungen

Kognitive Verzerrungen sind systematische Fehler im Denken, die Entscheidungen und Urteile beeinflussen. In der Medizin können sie zu Fehlern führen, die die Patientenversorgung und die Qualität des Gesundheitswesens beeinträchtigen. Verzerrungen wie Bestätigungsfehler, Neuheitsfehler und Verfügbarkeitsfehler können beeinflussen, wie Ärzte Patienteninformationen bewerten und darauf reagieren.

1. Selbstdiagnose-Verzerrung: Das passiert, wenn Patienten mit ihren eigenen Schlüssen über ihre Gesundheit kommen. Ärzte könnten diesen Selbstdiagnosen mehr Gewicht beimessen, anstatt sich ausschliesslich auf ihr medizinisches Urteil zu verlassen.

2. Neuheitsfehler: Das passiert, wenn die kürzlichen Erfahrungen eines Arztes mit bestimmten Krankheiten seine Entscheidungsfindung beeinflussen. Wenn ein Arzt kürzlich eine bestimmte Krankheit behandelt hat, könnte er dazu neigen, sie wieder zu diagnostizieren und andere Krankheiten zu übersehen.

3. Bestätigungsfehler: Das ist die Tendenz, nach Informationen zu suchen, die bestehende Überzeugungen bestätigen. Ein Arzt könnte nur Beweise berücksichtigen, die seine ursprüngliche Diagnose unterstützen, und Informationen ignorieren, die gegenteilig sind.

4. Häufigkeitsfehler: Klinikern könnte es schwerfallen, bei unklaren Beweisen zu weniger häufigen Diagnosen zu greifen, was zu verpassten oder falschen Schlüssen führen kann.

5. Kulturelle Verzerrung: Individuen interpretieren Situationen durch ihre kulturelle Linse, was zu Fehlern führen kann, wenn Ärzte und Patienten unterschiedliche kulturelle Hintergründe haben.

6. Status-Quo-Verzerrung: Das ist die Vorliebe für etablierte Behandlungen gegenüber neueren Optionen, was dazu führen kann, dass Chancen für bessere Ergebnisse verpasst werden.

7. Falsche Konsens-Verzerrung: Das passiert, wenn jemand glaubt, seine Ansichten seien gängiger, als sie tatsächlich sind, was zu Missverständnissen und Fehldiagnosen führen kann.

Diese Verzerrungen zu erkennen und anzugehen ist wichtig, um die Entscheidungsfindung im Gesundheitswesen zu verbessern.

#Die Rolle von Sprachmodellen

Sprachmodelle haben sich in verschiedenen Aufgaben im Gesundheitswesen, wie der Krankheitsdiagnose, Behandlungs Vorschlägen und der Vorhersage von Patientenergebnissen, vielversprechend gezeigt. Sie können riesige Mengen medizinischer Literatur analysieren und Einsichten bieten, die menschliche Fähigkeiten übertreffen oder zumindest gleichwertig sind.

Allerdings bleiben erhebliche Herausforderungen. Es ist entscheidend zu verstehen, wie Verzerrungen diese Modelle bei klinischen Entscheidungen beeinflussen. Frühere Forschungen konzentrierten sich hauptsächlich auf demografische Verzerrungen, die mit sensiblen Merkmalen wie Rasse und Geschlecht zusammenhängen. Unsere Studie ist einzigartig, da sie untersucht, wie kognitive Verzerrungen LLMs beeinflussen, ähnlich wie sie menschliche klinische Praktiken beeinflussen.

Während Sprachmodelle aufregende Möglichkeiten zur Verbesserung des Gesundheitswesens bieten, ist es wichtig, ihre Einschränkungen und potenziellen Verzerrungen, die in ihren Antworten angelegt sind, zu verstehen.

#BiasMedQA: Unsere Bewertungsmethode

In unserer Arbeit verwenden wir einen medizinischen Fragen-Datensatz namens MedQA, der aus Fragen des USMLE besteht. Jede Frage präsentiert ein Patientenszenario, gefolgt von Multiple-Choice-Antworten. Sprachmodelle werden basierend auf ihrer Fähigkeit bewertet, die richtige Antwort auszuwählen.

Wir haben den BiasMedQA-Datensatz erstellt, indem wir diese Fragen modifiziert haben, um kognitive Verzerrungen hinzuzufügen. Das bedeutet, dass wir Phrasen, die mit bestimmten Verzerrungen zusammenhängen, in die Fragen eingefügt haben, was einen klaren Test für die Modelle bietet. Wir haben festgestellt, dass trotz ihrer hohen Leistung bei Standardfragen die Genauigkeit der Modelle sank, als sie mit Fragen konfrontiert wurden, die kognitive Verzerrungen beinhalteten.

Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass auch wenn Modelle wie GPT-4 bei Standardbewertungen gut abschneiden, sie erheblich Schwierigkeiten haben können, wenn sie auf verzerrte Aufforderungen reagieren.

#Ergebnisse der Studie

Die Ergebnisse unserer Studie unterstreichen die Notwendigkeit einer sorgfältigen Bewertung von Sprachmodellen in klinischen Umgebungen. Zum Beispiel zeigte GPT-4 eine bemerkenswerte Fähigkeit, einigen Verzerrungen standzuhalten, während andere Modelle wie Llama 2 70B-chat und PMC Llama 13B stärker betroffen waren, was die Komplexität klinischer Interaktionen widerspiegelt.

Als wir den Effekt von kognitiven Verzerrungen auf die Modellleistung untersuchten, stellten wir fest, dass die durchschnittliche Genauigkeit der Modelle sank, wenn verzerrte Aufforderungen einbezogen wurden. Dies zeigt, dass LLMs leicht von Verzerrungen beeinflusst werden können, was Bedenken hinsichtlich ihrer Verwendung in realen klinischen Szenarien aufwirft.

#Strategien zur Minderung von Verzerrungen

Um den Einfluss kognitiver Verzerrungen zu bekämpfen, haben wir drei Minderungsstrategien vorgeschlagen:

1. Verzerrungsbildung: Dies beinhaltet, die Modelle über die Auswirkungen kognitiver Verzerrungen auf die klinische Entscheidungsfindung zu informieren. Zum Beispiel könnte einem Modell geraten werden, jeden Patienten als einzigartig zu betrachten und frühere Fälle nicht die aktuellen Bewertungen überschattet.

2. One-Shot Verzerrungsdemonstration: Diese Methode besteht darin, dem Modell ein einzelnes Beispiel zu zeigen, wie Verzerrungen die Entscheidungsfindung fehlleiten können. Das Modell würde aus diesem falschen Beispiel lernen, um seine Antworten in zukünftigen Situationen anzupassen.

3. Few-Shot Verzerrungsdemonstration: Diese Strategie gibt den Modellen mehrere Beispiele, einschliesslich sowohl falscher als auch richtiger Antworten. Indem gezeigt wird, wie Verzerrungen eine Entscheidung in einem Fall beeinflussten und wie man es in einem anderen vermeidet, können Modelle ihr Denken verbessern.

Die Ergebnisse dieser Strategien zeigen, dass selbst kleine Anpassungen zu einer besseren Leistung bei den Modellen führen können. GPT-4 zeigte die grössten Verbesserungen mit bildungsbasierten Strategien, während andere Modelle weniger ausgeprägte Veränderungen hatten. Dies deutet auf einen Bedarf an kontinuierlicher Entwicklung von Methoden zur Reduzierung von Verzerrungen hin.

#Fazit: Nächste Schritte

Zusammenfassend haben LLMs, insbesondere im Kontext des Gesundheitswesens, bemerkenswerte Fortschritte gemacht, aber unsere Ergebnisse zeigen eine erhebliche Verwundbarkeit gegenüber kognitiven Verzerrungen. Die geringere Genauigkeit im Vorhandensein von Verzerrungen zeigt, dass noch viel Arbeit nötig ist, um die Robustheit medizinischer Sprachmodelle zu verbessern.

Während KI weiterhin in das Gesundheitswesen integriert wird, wird das Verständnis und die Auseinandersetzung mit kognitiven Verzerrungen eine entscheidende Rolle bei der Sicherstellung einer sicheren und effektiven Patientenversorgung spielen. Die Schaffung von Tools wie BiasMedQA ist ein Schritt in Richtung Anerkennung, wie Verzerrungen die Modellleistung beeinflussen.

Zukünftige Forschungen sollten sich auf eine tiefere Untersuchung von Verzerrungen, verbesserte Minderungstrategien und die Sicherstellung konzentrieren, dass Sprachmodelle sicher und zuverlässig für den Einsatz in realen klinischen Anwendungen sind. Das Potenzial von LLMs, den Zugang zum Gesundheitswesen zu verbessern, darf nicht unterschätzt werden, muss jedoch mit Vorsicht und einem Engagement für kontinuierliche Bewertung und Verbesserung angegangen werden.