Bei einem ischämischen Schlaganfall wird eine Arterie im Gehirn durch Blutgerinnsel verstopft und die Gehirnzellen können dadurch nicht mehr mit Blut versorgt werden. Ärzte müssen daher schnell handeln und die Arterie mithilfe von Kathetern freimachen. Bei der sogenannten mechanischen Thrombektomie müssen viele Daten erfasst und anschließend in verschiedene Register übertragen werden. Nils Lehnen, Oberarzt der Klinik für Diagnostische und Interventionelle Neuroradiologie und Pädiatrische Neuroradiologie am Universitätsklinikum Bonn (UKB), hat nun in einer Studie herausgefunden, dass chatgpt bei diesem Datentransfer eine große Hilfe sein könnte. Die Ergebnisse wurden jetzt in der Fachzeitschrift „RADIOLOGY“ veröffentlicht.

Wann kam der Patient an, wann wurde ein CT-Scan durchgeführt, wann wurde die erste Punktion durchgeführt, wann konnte der Blutfluss wiederhergestellt werden,… Bei der mechanischen Thrombektomie müssen im Patientenbericht eine Reihe von Daten erfasst und anschließend manuell übertragen werden verschiedene Register für das klinische Ergebnis und für prospektive Studien.

„Das ist eine arbeitsintensive Aufgabe, die auch anfällig für Transkriptionsfehler ist“, sagt Dr. Nils Lehnen, der ebenfalls an der Universität Bonn forscht. „Wir haben uns daher gefragt, ob eine KI wie ChatGPT diese Übertragung schneller und möglicherweise sogar zuverlässiger durchführen könnte.“

In der Radiologie wird ChatGPT bereits in verschiedenen Verfahren erprobt – beispielsweise bei der Vereinfachung von Befunden oder bei der Beantwortung von Patientenfragen zur Brustkrebsvorsorge. Ob ChatGPT jedoch korrekt Daten aus Freitextberichten einer mechanischen Thrombektomie für eine Datenbank extrahieren und gleichzeitig klinische Daten generieren kann, war bisher unerforscht und war das Forschungsziel dieser neuen Studie.

Die Forschungsgruppe von Dr. Lehnen erstellte zunächst eine deutsche Eingabeaufforderung für ChatGPT und testete diese anhand von 20 Berichten, um Fehler zu identifizieren und die Eingabeaufforderung anschließend anzupassen. Nach der Korrektur wurde die Datenextraktion mittels ChatGPT an 100 internen Berichten des UKB getestet. Für einen optimalen Vergleich hat ein erfahrener Neuroradiologe die Ergebnisse auch zusammengestellt, ohne die ChatGPT-Auswertung zu sehen. Anschließend verglichen die Forscher die Ergebnisse und stellten fest, dass ChatGPT 94 Prozent der Dateneinträge korrekt extrahiert hatte und keine Nachbearbeitung erforderlich war. Als korrekt betrachteten die Forscher nur die ChatGPT-Dateneinträge, die genau mit denen des Experten übereinstimmten. Etwaige Abweichungen, etwa zusätzliche Symbole, Satzzeichen oder Synonyme, wurden als fehlerhaft eingestuft.

Um diese Ergebnisse zu validieren, testeten die Forscher weitere 30 externe Berichte mit derselben Eingabeaufforderung. ChatGPT erreichte 90 Prozent korrekte Dateneingaben.

Dies deutet darauf hin, dass ChatGPT eine Alternative zum manuellen Abrufen dieser Daten sein könnte. Allerdings wurden die Berichte und die Eingabeaufforderung von uns nur in deutscher Sprache erstellt, sodass die Ergebnisse unserer Studie möglicherweise für andere Sprachen bestätigt werden müssen. Darüber hinaus haben wir bei bestimmten Datenpunkten immer noch schlechte Ergebnisse beobachtet, was zeigt, dass weiterhin menschliche Aufsicht erforderlich ist. Wir gehen jedoch davon aus, dass eine weitere Optimierung des Prompts die Ergebnisse weiter verbessern wird und ChatGPT in Zukunft die Arbeit in diesem Bereich erleichtern kann.“

Dr. Nils Lehnen, Oberarzt der Klinik für Diagnostische und Interventionelle Neuroradiologie und Pädiatrische Neuroradiologie am Universitätsklinikum Bonn (UKB)