Die Rolle von KI bei der Verbesserung von Gesundheitsentscheidungen

Künstliche Intelligenz (KI) verändert viele Bereiche, darunter auch das Gesundheitswesen. Eines der neuesten Werkzeuge in diesem Bereich sind Grosse Sprachmodelle (LLMs), wobei ChatGPT von OpenAI eines der bekanntesten ist. In diesem Artikel schauen wir uns an, wie diese KI den Gesundheitsprofis helfen kann, bessere Entscheidungen zu treffen.

#Was sind grosse Sprachmodelle?

Grosse Sprachmodelle sind KI-Systeme, die menschliche Sprache verstehen und generieren können. Sie lernen aus riesigen Mengen an Textdaten, die im Internet zu finden sind. Das hilft ihnen, Muster zu erkennen und Sprache in verschiedenen Kontexten zu verstehen. Gesundheitsarbeiter können diese Technologie nutzen, um Patientendaten zu analysieren, Diagnosen vorzuschlagen und Behandlungsmöglichkeiten anzubieten.

#Wie kann KI bei klinischen Entscheidungen helfen?

Stell dir vor, ein Arzt hat es mit einem komplizierten medizinischen Fall zu tun. Anstatt einen Kollegen zu konsultieren, könnte er ein KI-Werkzeug wie ChatGPT nutzen, um eine zweite Meinung einzuholen. Indem er alle relevanten Patientendaten bereitstellt, kann die KI eine Antwort generieren, die mögliche Diagnosen oder Behandlungspläne enthalten könnte. Das könnte Zeit sparen und wertvolle Einblicke geben.

#Vorteile und Herausforderungen von KI im Gesundheitswesen

Obwohl das Potenzial von KI im Gesundheitswesen aufregend ist, gibt es auch Herausforderungen. LLMs werden auf einer breiten Palette von Internetdaten trainiert, was bedeutet, dass sie manchmal keine genauen medizinischen Ratschläge geben könnten. Es können Risiken aufgrund mangelnden spezifischen medizinischen Wissens, Missverständnisse im Kontext oder Bedenken bezüglich des Datenschutzes auftreten. Falsche Ratschläge könnten zu ernsthaften Folgen in der Patientenversorgung führen.

#Verbesserung der KI-Leistung

Um KI-Modelle für bestimmte Aufgaben zuverlässiger zu machen, gibt es zwei gängige Strategien: Feinabstimmung und Prompt-Design.

• Feinabstimmung bedeutet, die zugrunde liegenden Einstellungen des Modells basierend auf einem bestimmten Datensatz anzupassen. Das erfordert beträchtliche Ressourcen, kann aber zu konsistenteren Ergebnissen bei ähnlichen Aufgaben führen.

• Prompt-Design hingegen konzentriert sich darauf, wie Fragen an das Modell gestellt werden. Je besser die Prompts formuliert sind, desto genauer kann das Modell antworten, ohne seine internen Einstellungen zu ändern.

#Verschiedene Arten von Prompts

Das Prompt-Design kann variieren, je nachdem, wie viele Beispiele bereitgestellt werden. Es gibt drei Schlüsseltypen:

1. Zero-shot-Prompting: Dieser Ansatz verwendet einen einzigen Prompt ohne Beispiele. Er ist nützlich für einfache Aufgaben, bei denen die KI auf ihrem vorhandenen Wissen basieren kann. Zum Beispiel könnte sie einen allgemeinen Überblick über häufige Krankheiten geben.

2. One-shot-Prompting: Bei dieser Methode erhält die KI ein Beispiel, um die Aufgabe zu klären. Es ist hilfreich, wenn ein einzelnes Beispiel die Antwort des Modells besser leiten kann.

3. Few-shot-Prompting: Diese Methode präsentiert der KI mehrere Beispiele, was ihr Verständnis und ihre Genauigkeit verbessert. Je mehr Beispiele bereitgestellt werden, desto besser kann die KI bei ähnlichen Aufgaben abschneiden.

Ein Beispiel könnte ein Prompt sein, der zwei Fälle von Herzkrankheit beschreibt und die KI fragt, ob ein neuer Patient basierend auf seinen Symptomen die Krankheit hat.

#Forschungsfokus

Diese Forschung zielt darauf ab zu zeigen, wie ChatGPT für binäre Klassifikationen genutzt werden kann, wie zum Beispiel die Vorhersage, ob jemand an Herzkrankheit leidet oder nicht. Das Ziel ist es, Prompts zu erstellen, die die Vorhersagequalität verbessern, insbesondere wenn nur begrenzte Daten zur Verfügung stehen. Durch die Nutzung von Fachwissen aus anderen maschinellen Lernmodellen hoffen wir, bessere Ergebnisse zu erzielen.

#Integration von Fachwissen

In diesem Kontext bezieht sich "Fachwissen" auf spezifische medizinische Informationen, die die KI leiten können. Zum Beispiel sind bestimmte Merkmale wichtig zur Beurteilung des Risikos für Herzkrankheiten, wie Alter, Cholesterinwerte und andere Gesundheitsindikatoren. Indem wir Erkenntnisse aus interpretierbaren maschinellen Lernmodellen verwenden, können wir bessere Prompts erstellen, die diese wichtigen Informationen enthalten, wodurch die Fähigkeit der KI verbessert wird, das Risiko eines Patienten zu bewerten.

#Unser vorgeschlagener Ansatz

Die Studie präsentiert eine Schritt-für-Schritt-Struktur zur Bewertung des Risikos von Herzkrankheiten mit ChatGPT:

1. Aufgabenanweisung: Das Modell erhält klare Anweisungen, wie das Risiko von Herzkrankheiten basierend auf verschiedenen Attributen bewertet werden soll.

2. Attributbeschreibung: Jedes Attribut, wie Alter und Cholesterinspiegel, wird erklärt, um dem Modell zu helfen, dessen Bedeutung zu verstehen.

3. In-Context-Beispiele: Das Modell erhält Beispiele, die die Beziehung zwischen Attributen und Risikoniveau zeigen, was es ihm erleichtert, dieses Wissen anzuwenden.

4. Integration von Fachwissen: Das Modell nutzt Erkenntnisse aus anderen maschinellen Lernmodellen, die Informationen zur Wichtigkeit von Merkmalen bereitstellen, was ihm hilft, informiertere Entscheidungen zu treffen.

5. Formulierung einer Frage/Problematik: Schliesslich bewertet das Modell einen neuen Patienten basierend auf den Anweisungen, Beispielen und dem Fachwissen, was ihm ermöglicht, eine genauere Risikoeinschätzung vorzunehmen.

#Datensatz und experimentelle Anordnung

Die Forschung beinhaltete die Verwendung eines Datensatzes zu Herzkrankheiten aus verschiedenen Krankenhäusern. Es wurden Aufzeichnungen von Personen mit und ohne Herzkrankheit verwendet. Der Datensatz begann mit vielen fehlenden Werten, die jedoch mithilfe einer KNN-Methode behoben wurden. Die Ergebnisse wurden dann mit einfachen Vorhersagemodellen verglichen, um die Leistung von ChatGPT zu bewerten.

Wir haben mit ChatGPT experimentiert und verschiedene Arten von Prompts verwendet. Die Ergebnisse zeigten, wie gut die KI unter verschiedenen Bedingungen abschnitt, zum Beispiel bei der Verwendung vieler Beispiele im Vergleich zu nur wenigen.

#Leistung vergleichen

Die Ergebnisse zeigten, dass die KI in einfachen Szenarien anfangs nicht so gut abschnitt wie traditionelle maschinelle Lernmodelle. Doch als die Anzahl der verwendeten Beispiele in den Prompts zunahm, verbesserte sich die Leistung von ChatGPT. Mit genügend Beispielen wurde ihre Genauigkeit und Fähigkeit, das Risiko von Herzkrankheiten vorherzusagen, vergleichbar mit etablierten Methoden.

Durch die Integration von Wissen aus traditionellen maschinellen Lernmodellen wurden die Vorhersagen der KI noch genauer. Es wurde jedoch festgestellt, dass, obwohl ChatGPT viele Stärken hatte, sie auch inkonsistente Ergebnisse und eine höhere Rate an falsch-positiven Ergebnissen in bestimmten Fällen zeigte.

#Risiken und Überlegungen

Eine bedeutende Sorge bei der Verwendung von KI für medizinische Vorhersagen ist das Potenzial für falsch-positive und falsch-negative Ergebnisse. Einfach ausgedrückt:

• Falsch Positive (FP): Die KI identifiziert fälschlicherweise eine Person als an der Krankheit leidend, obwohl dies nicht der Fall ist.

• Falsch Negative (FN): Die KI versäumt es, eine Person zu identifizieren, die tatsächlich an der Krankheit leidet.

In dieser Forschung zeigte ChatGPT weniger falsch-negative Ergebnisse als traditionelle Modelle, was bedeutet, dass es besser darin war, Personen zu identifizieren, die tatsächlich gefährdet waren. Allerdings produzierte es mehr falsch-positive Ergebnisse, was bedeutet, dass es manchmal ein Risiko anzeigte, wenn keines bestand.

#Fazit

Zusammenfassend haben KI-Werkzeuge wie ChatGPT erhebliches Potenzial im Gesundheitswesen, insbesondere wenn sie mit Expertenwissen kombiniert werden. Sie können helfen, bessere Entscheidungen basierend auf Patientendaten zu treffen, besonders in Szenarien, in denen traditionelle Daten möglicherweise rar sind.

Allerdings zeigen die Inkonsistenzen und das Potenzial für Fehler in medizinischen Vorhersagen, dass sorgsame Gestaltung und Implementierung erforderlich sind. Zukünftige Forschungen sollten sich darauf konzentrieren, diese Werkzeuge zu verfeinern und sicherzustellen, dass sie sicher, ethisch und effektiv in realen Gesundheitssystemen sind.

Die Verbindung von KI und medizinischem Fachwissen scheint der Schlüssel zu sein, um das volle Potenzial dieser Technologien im Gesundheitssektor zu erschliessen.