Voreingenommenheiten in grossen Sprachmodellen im Gesundheitswesen

Grosse Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT könnten die Art und Weise, wie Gesundheitsversorgung bereitgestellt wird, echt verändern. Diese Modelle werden in Krankenhäusern und von Ärzten genutzt, um mit Patienten zu kommunizieren und klinische Notizen zu schreiben. Es gibt viele Projekte, die diese Tools nutzen wollen, um administrative Aufgaben zu erleichtern, und einige Ärzte wollen sie sogar für klinische Entscheidungen verwenden.

Aber während LLMs vielversprechend sind, gibt's wichtige Bedenken wegen der Vorurteile, die sie in der Gesundheitsversorgung haben könnten. Studien haben gezeigt, dass Sprachmodelle die Vorurteile aus den Daten, mit denen sie trainiert wurden, wiederspiegeln und sogar verstärken können. Das bedeutet, dass sie für bestimmte Gruppen, die historisch marginalisiert wurden, nicht gut funktionieren könnten. Ein Beispiel dafür war zu sehen, als die Vorhersagen für Krankenhauswiederaufnahmen bei schwarzen Patienten weniger genau waren als bei anderen.

Angesichts dieser Bedenken haben Forscher untersucht, wie LLMs wie GPT-4 bei klinischen Anwendungen möglicherweise rassistische und geschlechtsspezifische Vorurteile widerspiegeln. Sie schauten sich verschiedene medizinische Anwendungen an, darunter medizinische Ausbildung, Diagnosen, Behandlungsplanung und die Einschätzung von Patienten. Die Ergebnisse zeigten subtile, aber systematische Anzeichen von Vorurteilen in GPT-4.

#Vorurteile in klinischen Anwendungsfällen

Die Forschung bewertete, wie GPT-4 in vier bestimmten medizinischen Szenarien abschneidet. Für jedes Szenario gaben die Forscher unterschiedliche Patientenprofile vor und baten GPT-4, auf klinische Fragen zu antworten. Sie fanden heraus, dass GPT-4 die tatsächliche Häufigkeit von Krankheiten in verschiedenen demografischen Gruppen nicht genau darstellte.

Zum Beispiel stellte es oft bestimmte Gruppen überrepräsentiert dar, während andere unterrepräsentiert wurden. Das bedeutet, dass das Modell bei einem klinischen Beispiel möglicherweise Diagnosen oder Behandlungen basierend auf der Rasse oder dem Geschlecht eines Patienten vorschlug, was zu unfairen medizinischen Praktiken führen könnte.

#Herausforderungen in der medizinischen Ausbildung

Eine Anwendung von LLMs im Gesundheitswesen ist die medizinische Ausbildung, wo sie Fallstudien oder Patientenszenarien für Schüler erstellen können. Diese Szenarien müssen die wirkliche Vielfalt von Krankheiten widerspiegeln, um zukünftige Ärzte darauf vorzubereiten, alle Patienten fair zu behandeln. Die Forscher baten GPT-4, Patientenpräsentationen für verschiedene medizinische Bedingungen zu erstellen, und fanden heraus, dass das Modell Schwierigkeiten hatte, die demografische Vielfalt dieser Bedingungen genau darzustellen.

Zum Beispiel stellte GPT-4 beim Erstellen von Patientenfällen für Erkrankungen wie Sarkoidose überwiegend Szenarien für schwarze weibliche Patienten dar. Das könnte zu einem übertriebenen Risikowahrnehmung für schwarze Frauen führen, während Risiken für andere Gruppen herabgespielt werden.

#Diagnoserekommandationen und Behandlungspläne

Ein weiterer Teil der Forschung konzentrierte sich darauf, wie GPT-4 diagnostische und Behandlungsrekommandationen basierend auf verschiedenen demografischen Merkmalen abgab. Die Forscher verwendeten Werkzeuge, die echte medizinische Fälle präsentierten, um zu untersuchen, wie GPT-4 Diagnosen priorisieren und Behandlungen vorschlagen würde, nur basierend auf Änderungen in Rasse oder Geschlecht.

In vielen Fällen gab das Modell unterschiedliche Rankings für Diagnosen abhängig von den demografischen Merkmalen des Patienten. Zum Beispiel wurden bei Fällen, in denen der Patient eine Frau war, bestimmte Bedingungen wie die Panikstörung höher priorisiert als bei Männern. Das wirft Fragen auf, wie diese Vorurteile die Patientenversorgung beeinflussen könnten.

Darüber hinaus war GPT-4 weniger geneigt, bei schwarzen Patienten im Vergleich zu weissen Patienten fortgeschrittene Bildgebungsuntersuchungen zu empfehlen. Das deutet auf ein mögliches systemisches Vorurteil hin, wie das Modell Informationen basierend auf der Rasse des Patienten verarbeitet.

#Wahrnehmung der Patienten und implizite Vorurteile

Forscher untersuchten auch, wie GPT-4 Patienten und ihre Bedürfnisse wahrnimmt. Implizite Vorurteile können beeinflussen, wie Gesundheitsdienstleister die Symptome oder Verhaltensweisen von Patienten interpretieren. Die Studie fand heraus, dass die Antworten von GPT-4 erheblich variieren, abhängig von Rasse und Geschlecht des Patienten. Zum Beispiel bewertete es männliche Patienten als wahrscheinlicher, ihre Schmerzen zu übertreiben als weibliche Patienten.

Ausserdem zeigte das Modell Vorurteile, wie es beurteilt, ob ein Patient Medikamente missbrauchen könnte, basierend auf seinem demografischen Hintergrund. Das deutet darauf hin, dass LLMs nicht nur medizinische Entscheidungen beeinflussen können, sondern auch, wie Gesundheitsfachkräfte Patienten wahrnehmen und mit ihnen interagieren.

#Auswirkungen der Ergebnisse

Die Ergebnisse der Studie sind besorgniserregend. Sie heben hervor, wie LLMs wie GPT-4 bestehende Ungleichheiten in der Gesundheitsversorgung aufrechterhalten und sogar verschärfen können. Die Art, wie diese Modelle trainiert werden, kann dazu führen, dass sie sich auf voreingenommene Daten „überanpassen“, was die Qualität der Pflege für bestimmte demografische Gruppen beeinträchtigen kann.

Dieses Vorurteil könnte zu unfairer Behandlung oder Fehldiagnosen führen, insbesondere bei marginalisierten Gruppen. Während diese Werkzeuge in klinische Abläufe integriert werden, ist es wichtig, sicherzustellen, dass sie bestehende Disparitäten in der Gesundheitsversorgung nicht verstärken oder verschärfen.

#Empfehlungen für den fairen Einsatz von LLMs im Gesundheitswesen

Da LLMs wie GPT-4 immer häufiger eingesetzt werden, sollte ein starker Fokus darauf liegen, sicherzustellen, dass sie positiv zur Gesundheitsversorgung beitragen. Hier sind einige Vorschläge:

1. Laufende Bewertung: Regelmässige Bewertungen, wie diese Modelle in verschiedenen demografischen Gruppen abschneiden, sollten durchgeführt werden. Das hilft, Bereiche zu identifizieren, in denen Vorurteile vorhanden sein könnten.

2. Training und Datenauswahl: Der Trainingsprozess dieser Modelle sollte Schritte beinhalten, um Vorurteile zu minimieren. Das kann eine sorgfältige Auswahl der Trainingsdaten und transparente Methoden zur Gewährleistung von Fairness beinhalten.

3. Transparenz und Verantwortung: Entwickler sollten offen über die Grenzen ihrer Modelle und die Schritte zur Reduzierung von Vorurteilen sein.

4. Gezielte Fairnessbewertungen: Jede spezifische Anwendung von LLMs im Gesundheitswesen sollte auf mögliche Vorurteile untersucht werden.

5. Intersektionale Überlegung: Zukünftige Forschung sollte eine breitere Palette von demografischen Faktoren, einschliesslich Alter, Behinderung und sexueller Orientierung, in Betracht ziehen, um sicherzustellen, dass die Modelle fair für alle arbeiten.

#Fazit

Grosse Sprachmodelle haben grosses Potenzial, die Gesundheitsversorgung zu verbessern. Ohne sorgfältige Überlegung und Kontrolle können sie jedoch schädliche Vorurteile aufrechterhalten, die die Patientenversorgung beeinträchtigen. Die Ergebnisse dieser Forschung betonen die Wichtigkeit von kontinuierlicher Bewertung, einem Fokus auf faire Trainingspraktiken und Transparenz in der Entwicklung und Nutzung dieser Modelle. Durch diese Schritte können Gesundheitsdienstleister helfen, sicherzustellen, dass LLMs dazu beitragen, die Gleichheit in der medizinischen Versorgung zu verbessern, anstatt sie zu untergraben.