Medizinische Forscher der Icahn School of Medicine am Mount Sinai haben eine neue Studie zu Modellen der künstlichen Intelligenz (KI) abgeschlossen, um ihre Fähigkeiten in der unabhängigen medizinischen Praxis zu testen.
Der Bericht betont, dass große Sprachmodelle (LLMs) ihre Kompetenz in der evidenzbasierten Medizin (EBM) unter Beweis gestellt haben, was einen Durchbruch darstellt, der zahlreiche Möglichkeiten für die Gesundheitsversorgung eröffnen könnte.
Bei der EBM wird bei der Behandlung von Patienten auf die besten verfügbaren Forschungsergebnisse zurückgegriffen und nicht auf traditionelle Methoden oder persönliche Überzeugungen. Der Einsatz von EBM in der modernen klinischen Praxis ist angesichts der Flut neuer medizinischer Forschung, die den Ärzten zur Verfügung steht, eine Herkulesaufgabe. Dennoch sagen Forscher, dass KI-Chatbots eine „vielversprechende Lösung“ für die Komplexität bieten.
Um zu ihren Schlussfolgerungen zu gelangen, experimentierten die Forscher mit chatgpt, Gemini, LLAMA v2 und Mixtral-8x7B von OpenAI und verschafften ihnen so Zugriff auf zuvor kuratierte Falldateien. Die Modelle trafen klinische Entscheidungen auf der Grundlage der verfügbaren Daten, wobei die Forscher ihre Leistung anhand mehrerer Metriken testeten.
In dem Bericht bewerteten die Forscher die Wirksamkeit von LLMs hinsichtlich der Resistenz gegen Halluzinationen, der Gültigkeit ihrer klinischen Entscheidungen und der Konformität mit Leitlinien. Im Abschlussbericht zeigte ChatGPT-4 im Vergleich zu anderen LLMs die größte Fähigkeit, in einer klinischen Umgebung ohne menschliches Eingreifen zu arbeiten.
„LLMs können dazu gebracht werden, als autonome Praktiker der evidenzbasierten Medizin zu fungieren“, heißt es in dem Bericht. „Ihre Fähigkeit, Werkzeuge zu nutzen, kann genutzt werden, um mit der Infrastruktur eines realen Gesundheitssystems zu interagieren und die Aufgaben des Patientenmanagements richtlinienorientiert zu erfüllen.“
Trotz der Kompetenz von LLMs in EBM identifizierten die Forscher mehrere Bereiche für Verbesserungen in ihren Abläufen, einschließlich der Tatsache, dass die Ausbildung von Mainstream-LLMs in der Regel im Jahr 2021 unterbrochen wird, sodass sie nach diesem Datum keine Kenntnis von neuen medizinischen Daten haben. Die Feinabstimmung von Modellen mit neuen medizinischen Informationen ist ein kostenintensives Projekt, von dem Forscher sagen, dass es seine Anwendung unmöglich machen könnte.
Zu den weiteren Nachteilen gehören die Risiken einer Halluzination, die sich aus der Aufforderung an ein Modell ergeben, Informationen zu einem unbekannten Thema zu generieren, sowie der Mangel an Daten zu kulturellen Bedenken und Antibiotikaresistenzen.
Die Herausforderungen meistern
Um die Leistung von LLMs im EBM zu verbessern, entwickelten die Forscher ein neues Tool namens Retrieval Augmented Generation (RAG), das die Eingabe aufgabenspezifischer Informationen in KI-Modelle umfasst.
Die Forscher sind der Meinung, dass der Einsatz von Prompt Engineering, etwa indem man dem LLM mitteilt, dass „Sie Professor für Medizin sind“, die Qualität der Antworten der Modelle verbessern kann.
„Es wurden Einschränkungen hinsichtlich der Fähigkeit des Modells beobachtet, mit komplexen Richtlinien und diagnostischen Nuancen umzugehen“, sagten die Forscher. „Retrieval Augmented Generation hat Empfehlungen besser auf Patienten und Gesundheitssysteme zugeschnitten.“
Aufkommende Technologien wie KI und Blockchain machen mit Studien zur Krebserkennung und Epidemieverfolgung erhebliche Fortschritte in der Medizin und im öffentlichen Gesundheitswesen.
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