Unsere zwielichtige Schlagzeile dieser Woche stammt aus einem großartigen neuen Artikel von Bevan Koopman und Guido Zuccon von der University of Queensland über die großen Risiken, die Verbraucher jetzt wahrscheinlich eingehen, wenn sie generative KI zur Erforschung ihres Gesundheitszustands nutzen, so wie Suchmaschinen wie google die Schreckgespenster waren in der allerjüngsten Vergangenheit.
Der Forschung zeigt Entgegen der landläufigen Meinung kann die Bereitstellung zusätzlicher Beweise für große Sprachmodelle wie chatgpt deren Genauigkeit tatsächlich verringern, insbesondere wenn Sie Unsicherheiten hinzufügen, z. B. die Zulässigkeit der Antwort „unsicher“ auf eine Ja- oder Nein-Frage.
Die Untersuchung zeigt, dass die Bereitstellung zusätzlicher Beweise für große Sprachmodelle wie ChatGPT im Gegensatz zur landläufigen Meinung tatsächlich zu einer Verringerung der Genauigkeit führen kann, insbesondere wenn man Unsicherheiten hinzufügt, wie z. B. die Zulässigkeit der Antwort „unsicher“ auf eine Ja- oder Nein-Frage.
Wie die Autoren schreiben, haben frühere Studien erkannt, dass ChatGPT zur Verbreitung von Fehlinformationen über Themen der öffentlichen Gesundheit verwendet werden kann. „In unserer Studie belegen wir empirisch, dass dies der Fall ist, einschließlich der systematischen Verzerrungen im aktuellen ChatGPT-Modell, die dieses Risiko verschärfen“, sagen sie.
Dr. ChatGPT befindet sich noch in einem sehr frühen Stadium und erlebt die Wachstumsschwierigkeiten wie Dr. Google, nur eine Milliarde Mal schneller. Und jetzt, wo Suchmaschinen LLMs integrieren und die Technologien in einem Prozess zusammenführen, der unglücklicherweise als Retrieval Augmented Generation (RAG) bekannt ist, sind die Risiken endlos. Gute Zeiten!
Die gute Nachricht ist, dass die Risiken und Vorteile von KI für Anwendungen im Gesundheitswesen tatsächlich sehr ernst genommen werden, insbesondere durch Initiativen wie die Australian Alliance for Artificial Intelligence in Healthcare (AAAiH). Die schlechte Nachricht ist, dass das Pony aus den Fallen der Verbraucheranwendungen heraus ist und es kein Zurück mehr gibt.
Was die neue Disziplin des Prompt Engineering angeht, helfe uns der Himmel. Kürzlich sind wir auf LinkedIn auf einen KI-Politikexperten gestoßen, der sich zum Ziel gesetzt hat, „maschinelle Kognition mit menschlicher Essenz zu verbinden“, was zwei Dinge in uns hervorgerufen hat: erstens eine Grimasse und zweitens einen Grund, sich erneut nicht auf LinkedIn zu wagen.
Andernorts entwickelt sich die altmodische Gesundheits-IT rasant weiter. Wir hatten diese Woche eine großartige Geschichte von unserem neuen neuseeländischen Journalisten Reesh Lyon über die Entwicklung eines cloudbasierten klinischen Managementsystems für entzündliche Darmerkrankungen (IBD), das wirklich gut durchdacht ist und eine Interaktion mit dem Patienten ermöglicht.
Wir haben unsere große Reise an die Goldküste zur fabelhaften ITAC-Konferenz abgeschlossen, bei der Datenstandardisierung ein großes Thema war, obwohl auch KI auf dem Vormarsch ist. Der Star der Show war jedoch Abi, die, obwohl sie die deutsche und chinesische Sprache mit einem entsetzlichen amerikanischen Akzent vernichtete, das Publikum immer noch völlig in ihren Bann zog.
Nächste Woche mehr KI, aber auch einige der uralten Herausforderungen der Interoperabilität. Wir haben letztes Mal in unserer Umfrage danach gefragt: Sind Sie zuversichtlich, dass bei der Interoperabilität echte Fortschritte erzielt werden? Zwei Drittel sagten: 64 Prozent stimmten mit „Ja“, 36 Prozent mit „Nein“.
Wir haben auch gefragt: Wenn ja, gibt es Beispiele aus der Praxis? Wenn nein, was ist die größte Herausforderung? Hier ist, was Sie gesagt haben.
Diese Woche fragen wir: Hat sich die Nutzung von GenAI durch Verbraucher für Gesundheitsinformationen durchgesetzt?
Wenn ja, was sollte dagegen getan werden? Wenn nein, was hält es zurück?
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