KI-Modelle zur Zusammenfassung von klinischen Gesprächen

Die Zusammenfassung klinischer Gespräche wird im Gesundheitswesen immer wichtiger. Ärzte und Pflegekräfte müssen oft viele Informationen in elektronische Patientenakten (EHRs) während der Patientenbesuche eingeben. Das kann viel Zeit in Anspruch nehmen und zu einem Burnout bei den Fachkräften führen. Mit dem Anstieg dieser elektronischen Aufzeichnungen gibt es einen Bedarf an Werkzeugen, die Gespräche zwischen Ärzten und Patienten schnell und präzise zusammenfassen können.

Künstliche Intelligenz (KI)-Modelle werden entwickelt, um automatisch die wichtigsten Informationen aus diesen Gesprächen herauszuziehen und zusammenzufassen. Diese Modelle lernen aus grossen Datensätzen mit klinischen Dialogen, die ihnen helfen, Schlüsseldetails wie Symptome, Diagnosen, Medikamente und Behandlungspläne zu identifizieren. Nach dem Training können sie Zusammenfassungen dieser Gespräche erstellen, die bei der Erstellung von Berichten, bekannt als Chart-Notizen, helfen, die Ärzte nach einem Patientengespräch ausfüllen müssen.

#Herausforderungen bei der Umsetzung

Es gibt mehrere Herausforderungen bei der effektiven Nutzung dieser KI-Modelle. Ein grosses Problem ist der Mangel an ausreichenden Trainingsdaten. Da medizinische Aufzeichnungen sensible Informationen enthalten, ist es aufgrund von Datenschutzgesetzen schwierig, einen breiten Datensatz für das Training zu bekommen. Ausserdem verwenden medizinische Fachkräfte spezielle Begriffe, die je nach Situation stark variieren können, was es den Modellen erschwert, wichtige Informationen genau zu identifizieren und zusammenzufassen.

#Herangehensweise an das Problem

Um diese Herausforderungen anzugehen, forschen Wissenschaftler nach verschiedenen Möglichkeiten, KI-Zusammenfassungsmodelle zu kombinieren. Diese Studie konzentriert sich auf drei Hauptmethoden, die auf transformerbasierten Zusammenfassungsmodellen basieren, um den besten Weg zur Zusammenfassung klinischer Gespräche zu finden.

Der erste Schritt war, zu sehen, wie ein einzelnes Modell eine gesamte Chart-Notiz zusammenfassen konnte. Danach testeten die Forscher, ob die Kombination von Ergebnissen aus verschiedenen Modellen, die jeweils auf bestimmten Teilen der Chart-Notiz trainiert wurden, bessere Zusammenfassungen liefern würde. Schliesslich schauten sie sich an, ob diese kombinierten Ergebnisse durch ein weiteres Zusammenfassungsmodell geleitet werden könnten, um die Qualität zu verbessern.

#Verwendung fortschrittlicher Modelle

Transformerbasierte Modelle sind sehr beliebt geworden, um Texte zusammenzufassen. Eine grosse Herausforderung ist jedoch, dass Gespräche oft die Eingabengrenzen standardmässiger Modelle überschreiten. Um dies zu adressieren, wurden neue Modelle wie Longformer und Big Bird entwickelt. In dieser Studie entschieden sich die Forscher, mit einem Modell namens LSG BART zu arbeiten, das eine fortschrittliche Version von BART ist, um ihre Ideen zu testen.

LSG BART ist dafür ausgelegt, längere Dokumente zusammenzufassen. Während BART normalerweise bis zu 1024 Tokens verwalten kann, kann LSG BART bis zu 4096 Tokens bewältigen. Diese Funktion macht es geeignet, längere Gespräche zusammenzufassen und ermöglicht eine kohärentere Zusammenfassung.

#Datensatz und Herausforderungsdetails

Die MEDIQA-Chat 2023-Herausforderung, die sich auf die Verbesserung der NLP-Technologie für klinische Anwendungen konzentriert, stellt den Datensatz bereit. Diese Herausforderung umfasst drei Aufgaben. Aufgabe A dreht sich um die Generierung bestimmter Abschnitte von Notizen, Aufgabe B zielt darauf ab, vollständige Notizen zu erstellen, und Aufgabe C konzentriert sich darauf, den Prozess umzukehren, indem Gespräche aus Notizen generiert werden. Für Aufgabe B hatte der Datensatz 67 Trainingsgespräche und 20 Validierungsgespräche, sowie einen versteckten Testdatensatz mit 40 zusätzlichen Gesprächen.

#Testen verschiedener Ansätze

Um die verschiedenen Ansätze zur Zusammenfassung klinischer Gespräche zu bewerten, teilten die Forscher das Problem in drei Tests auf. Sie wollten herausfinden, ob das Fine-Tuning des LSG BART-Modells auf medizinischen Forschungsarbeiten seine Leistung verbessern würde.

1. Einzelnes LSG BART-Modell: Zuerst trainierten sie ein einzelnes LSG BART-Modell mit und ohne Fine-Tuning auf PubMed-Daten, die medizinische Literatur umfassen.

2. Ensemble von Modellen: Der zweite Ansatz bestand darin, ein Ensemble von verschiedenen LSG BART-Modellen zu erstellen. Jedes Modell wurde auf einzelnen Abschnitten der Chart-Notiz trainiert. Nach dem Training wurden die Ergebnisse dieser Modelle kombiniert, um die endgültige Chart-Notiz zu erstellen.

3. Mehrschichtmodell: Die dritte Methode verwendete eine Kombination der beiden vorherigen Ansätze. Die Ausgabe des Ensembles von Zusammenfassern wurde an ein weiteres LSG BART-Modell weitergegeben, in der Hoffnung, eine vollständigere und kohärentere Zusammenfassung zu erreichen.

#Ergebnisse und Beobachtungen

Die drei Ansätze wurden mit einer Lernrate bewertet, die über die Zeit sinkt, wobei das Training für 20 Epochen auf einer leistungsstarken Nvidia A100 GPU durchgeführt wurde. Die verwendeten Evaluierungsmetriken umfassten ROUGE, das misst, wie eng die generierten Zusammenfassungen mit den Referenzzusammenfassungen übereinstimmen.

Beim Vergleich der Ergebnisse stellte sich heraus, dass der zweite Ansatz, der das Ensemble von abschnittsweisen Modellen verwendete, die besten Zusammenfassungen lieferte. Im Gegensatz dazu zeigte der dritte Ansatz, der eine zusätzliche Zusammenfassungsschicht hinzufügte, keine Verbesserung in der Genauigkeit. Tatsächlich litten einige Bereiche unter einem Rückgang der Genauigkeit.

Die Forscher bemerkten, dass das Modell, das sich auf abschnittsweise Zusammenfassungen konzentrierte, bessere Ergebnisse erzielte, da es auf den spezifischen Inhalt jedes Abschnitts spezialisiert war. Das Kombinieren der Ergebnisse im dritten Ansatz konnte jedoch die Gesamtqualität der Zusammenfassungen nicht verbessern.

In den endgültigen Wettbewerbsrankings schnitt der zweite Ansatz gut ab und sicherte sich gute Plätze sowohl für die Erstellung vollständiger Notizen als auch für abschnittsweise Texte. Der erste Ansatz schnitt angemessen ab, wurde jedoch vom zweiten übertroffen. Der dritte Ansatz schnitt schlechter ab, was darauf hinweist, dass die blosse Hinzufügung einer weiteren Zusammenfassungsschicht nicht effektiv war.

#Fazit und zukünftige Richtungen

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Verwendung mehrerer Zusammenfassungsmodelle, die auf spezifische Abschnitte der Chart-Notiz abgestimmt sind, die Qualität der Zusammenfassung verbessern kann. Das blosse Weitergeben der Ergebnisse durch ein weiteres Modell ergab jedoch keine bessere Genauigkeit. Die Forscher schlagen vor, dass umfangreichere Datensätze und weitere Analysen erforderlich sind, um besser zu verstehen, warum dies so ist.

In Zukunft planen sie, eingehende Studien zu verschiedenen Modellarchitekturen durchzuführen, um die abschnittsweise Zusammenfassung weiter zu verbessern. Sie wollen auch andere Modelle untersuchen, die für die Zusammenfassung langer Dokumente geeignet sind, um die Gesamtgenauigkeit in der Zusammenfassung klinischer Gespräche zu steigern.

#Ethische Überlegungen

Obwohl die Ergebnisse vielversprechend sind, ist es wichtig zu beachten, dass diese KI-Modelle manchmal ungenaue Informationen erzeugen können. Daher ist es wichtig, dass Fachkräfte im Gesundheitswesen die Verwendung dieser Systeme überwachen. Die Studie dient als erste Erkundung des Potenzials, mehrere Zusammenfassungsstrategien zu verwenden und hebt die Notwendigkeit weiterer Forschung zur Feinabstimmung von Modellen für die klinische Nutzung hervor.