New York, 27. November (IANS): Ein neues Computerprogramm mit künstlicher Intelligenz (KI) kann Arztbriefe so gut erstellen, dass zwei Ärzte den Unterschied nicht erkennen konnten, heißt es in einer Studie, die bald die Tür für KI öffnen könnte, um Gesundheitspersonal mit bahnbrechender Effizienz zu unterstützen.
In dieser Proof-of-Concept-Studie überprüften Ärzte Patientennotizen – einige wurden von echten Ärzten verfasst, während andere mit dem neuen KI-Programm erstellt wurden – und die Ärzte identifizierten nur in 49 Prozent der Fälle den richtigen Autor.
Ein Team aus 19 Forschern von NVIDIA und der University of Florida trainierte Supercomputer, um Krankenakten auf der Grundlage eines neuen Modells, GatorTronGPT, zu erstellen, das ähnlich wie chatgpt funktioniert.
Die kostenlosen Versionen der GatorTron-Modelle wurden mehr als 430.000 Mal von Hugging Face, einer Open-Source-KI-Website, heruntergeladen. Laut Hauptautor Yonghui Wu von der Abteilung für Gesundheitsergebnisse und biomedizinische Informatik der University of Florida sind GatorTron-Modelle die einzigen Modelle, die auf der Website für die klinische Forschung verfügbar sind.
„Im Gesundheitswesen reden alle über diese Modelle. GatorTron und GatorTronGPT sind einzigartige KI-Modelle, die viele Aspekte der medizinischen Forschung und des Gesundheitswesens unterstützen können. Allerdings sind für deren Erstellung riesige Datenmengen und umfangreiche Rechenleistung erforderlich. Wir sind dankbar, dass wir das haben.“ „Wir entwickeln den Supercomputer HiPerGator von NVIDIA, um das Potenzial von KI im Gesundheitswesen zu erkunden“, sagte Wu.
Für diese in der Fachzeitschrift npj Digital Medicine veröffentlichte Forschung entwickelte das Team ein großes Sprachmodell, das es Computern ermöglicht, natürliche menschliche Sprache nachzuahmen.
Diese Modelle funktionieren gut mit Standardschreiben oder Gesprächen, aber Krankenakten bringen zusätzliche Hürden mit sich, z. B. die Notwendigkeit, die Privatsphäre der Patienten zu schützen, und einen hohen technischen Aufwand. Digitale Krankenakten können nicht gegoogelt oder auf Wikipedia geteilt werden.
Um diese Hindernisse zu überwinden, verwendeten die Forscher Krankenakten von zwei Millionen Patienten und bewahrten gleichzeitig 82 Milliarden nützliche medizinische Wörter auf.
Durch die Kombination dieses Satzes mit einem anderen Datensatz von 195 Milliarden Wörtern trainierten sie das GatorTronGPT-Modell, um die medizinischen Daten mit der GPT-3-Architektur oder Generative Pre-trained Transformer, einer Form der neuronalen Netzwerkarchitektur, zu analysieren. Dies ermöglichte es GatorTronGPT, klinische Texte zu verfassen, die den Notizen von Ärzten ähneln.
Eine der vielen Einsatzmöglichkeiten eines medizinischen GPT besteht darin, die mühsame Dokumentation durch von KI aufgezeichnete und transkribierte Notizen zu ersetzen.
Damit ein KI-Werkzeug eine solche Gleichstellung mit menschlicher Schrift erreicht, müssen Programmierer Wochen damit verbringen, Supercomputer mit klinischem Vokabular und Sprachgebrauch zu programmieren, der auf Abermilliarden von Wörtern basiert.
