Eine kürzlich von der School of Clinical Medicine der University of Cambridge veröffentlichte Studie zeigt, dass chatgpt-4 von OpenAI bei einer augenärztlichen Untersuchung fast genauso gut abschneidet wie Augenärzte, während es weniger qualifizierte Ärzte übertrifft.

Laut Dr. Arun Thirunavukarasu, der die Studie während seines Studiums an der Universität Cambridge leitete, jetzt aber beim Oxford University Hospitals NHS Foundation Trust tätig ist, zeigen die Ergebnisse, dass große Sprachmodelle (LLMs) das Potenzial haben, der Gesellschaft zu helfen. Obwohl Augenärzte keine Angst vor dem Verlust ihres Arbeitsplatzes haben müssen, könnte die Leistung von GPT-4 bei der Prüfung in Zukunft zu kürzeren Wartezeiten bei der Diagnose von Augenproblemen führen. Dies „könnte für die Art und Weise, wie Pflege erbracht wird, revolutionär sein“, sagte Thirunavukarasu.

Die Prüfung bestand aus 87 Multiple-Choice-Fragen, die auf einem Lehrbuch zum Ausprobieren angehender Augenärzte basierten. Die Fragen umfassten Bereiche wie Augenjucken, Läsionen und Lichtempfindlichkeit. Die KI wurde mit den Ergebnissen von fünf erfahrenen Augenärzten, drei angehenden Augenärzten und zwei nicht spezialisierten Assistenzärzten verglichen.

ChatGPT-4 erzielte beeindruckende 69 % und lag damit über den 59 % der angehenden Augenärzte und weit über den 43 %, die die nicht spezialisierten Assistenzärzte erzielten. Es erzielte auch bessere Ergebnisse als ChatGPT-3.5 von OpenAI, Llama von Meta Platforms Inc. und Palm2 von google LLC. Die Experten-Augenärzte erreichten eine Wertung von 76 %.

Wichtig ist, dass die Fragen zur Augenuntersuchung im Lehrbuch nicht öffentlich zugänglich sind, sodass keine direkte Schulung zu den Daten stattfand. Die Forscher stellten fest, dass LLMs eine Tendenz zur „Halluzination“ haben und ihnen auch die Fähigkeit fehlt, Nuancen zu verstehen, aber im Hinblick auf die Verkürzung von Wartezeiten weisen sie großes Potenzial auf, sagten die Forscher.

„Wir könnten KI realistisch einsetzen, um Patienten mit Augenproblemen zu triagieren, um zu entscheiden, welche Fälle Notfälle sind, die sofort von einem Spezialisten untersucht werden müssen, welche von einem Hausarzt untersucht werden können und welche keiner Behandlung bedürfen“, erklärte Thirunavukarasu. „Mit der weiteren Entwicklung könnten große Sprachmodelle auch Hausärzten helfen, die Schwierigkeiten haben, zeitnahen Rat von Augenärzten zu erhalten. Die Menschen in Großbritannien warten länger denn je auf eine Augenbehandlung.“

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