Eine aktuelle Studie ergab, dass ein neuartiges Computerprogramm mit künstlicher Intelligenz (KI) Arztnotizen so überzeugend erstellen kann, dass es sich als schwierig erweist, sie von den von menschlichen Ärzten verfassten zu unterscheiden. In dieser Proof-of-Concept-Untersuchung werteten Ärzte Patientennotizen aus, von denen einige von echten medizinischen Fachkräften verfasst und andere vom neuen KI-Programm erstellt wurden. Erstaunlicherweise identifizierten die Ärzte den wahren Autor nur in 49 Prozent der Fälle genau.

Ein Gemeinschaftsteam aus 19 Forschern von NVIDIA und der University of Florida widmete sich der Schulung von Supercomputern für die Erstellung von Krankenakten auf der Grundlage eines innovativen Modells namens GatorTronGPT, das ähnlich wie chatgpt funktioniert.

Die frei zugänglichen GatorTron-Modelle wurden über Hugging Face, eine Open-Source-KI-Plattform, über 430.000 Mal heruntergeladen. Insbesondere sind GatorTron-Modelle die exklusiven Angebote der Website für die klinische Forschung, wie Hauptautor Yonghui Wu vom Department of Health Outcomes and Biomedical Informatics der University of Florida feststellte.

Wu erklärte: „Im Gesundheitsbereich haben diese Modelle bedeutende Diskussionen ausgelöst. GatorTron und GatorTronGPT stellen unterschiedliche KI-Modelle dar, die sich auf zahlreiche Aspekte der medizinischen Forschung und des Gesundheitswesens auswirken werden. Ihre Konstruktion erfordert jedoch umfangreiche Daten und umfangreiche Rechenressourcen. Wir haben das Glück.“ Nutzen Sie die Fähigkeiten des NVIDIA-Supercomputers HiPerGator, um das Potenzial von KI im Gesundheitswesen zu erkunden.“

Die in der Fachzeitschrift npj Digital Medicine veröffentlichte Forschung umfasste die Entwicklung eines umfassenden Sprachmodells, das es Computern ermöglicht, die natürliche menschliche Sprache zu emulieren.

Während sich diese Modelle beim herkömmlichen Schreiben oder bei Gesprächen auszeichnen, bringt ihre Anpassung an den Umgang mit Krankenakten zusätzliche Herausforderungen mit sich, darunter die zwingende Notwendigkeit, die Privatsphäre der Patienten zu schützen, und die Anforderung an höchste technische Präzision. Medizinische Unterlagen im digitalen Bereich können nicht über Suchmaschinen wie google oder Plattformen wie Wikipedia beschafft werden.

Um diese Hürden zu überwinden, nutzten die Forscher gesundheitsbezogene Krankenakten von einer Kohorte von zwei Millionen Patienten, die eine Reihe von 82 Milliarden relevanten medizinischen Begriffen umfassten. Durch die Integration dieses Datensatzes mit einer zusätzlichen Sammlung von 195 Milliarden Wörtern trainierten sie das GatorTronGPT-Modell für die Analyse medizinischer Daten mithilfe der GPT-3-Architektur, einer Variante der neuronalen Netzwerkarchitektur. Dies erleichterte es GatorTronGPT, klinische Texte zu verfassen, die den Notizen von Ärzten ähneln.

Unter den verschiedenen möglichen Anwendungen für eine medizinische GPT besteht eine vielversprechende Idee darin, die mühsame Aufgabe der Dokumentation durch von KI transkribierte und aufgezeichnete Notizen zu ersetzen.

Um eine solche Übereinstimmung zwischen KI-generiertem Text und menschlicher Schrift zu erreichen, sind umfangreiche Programmieranstrengungen erforderlich, wobei Programmierer Wochen damit verbringen, Supercomputer mit klinischem Vokabular und Sprachmustern auszustatten, die aus Abermilliarden von Wörtern abgeleitet sind.

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