Forscher von Weill Cornell Medicine und dem Dana-Farber Cancer Institute haben entwickelte chatgpt-basierte Tools um den Informationsabruf zu verbessern und den Softwareeinsatz in der digitalen Pathologie zu fördern.

Das Forschungsteam betonte, dass generative KI-Tools das Potenzial haben, die medizinische Forschung grundlegend zu verändern. Allerdings stellt die Integration dieser Tools – etwa großer Sprachmodelle (LLMs) – einzigartige Herausforderungen in sich rasch entwickelnden Fachgebieten wie der digitalen Pathologie dar, in der Kliniker aus Bildern von Gewebeproben Erkenntnisse zu Diagnose und Behandlung gewinnen müssen.

Die Forscher stellten außerdem fest, dass die Verwendung von ChatGPT im Gesundheitswesen für bestimmte Aufgaben zum Abrufen von Informationen nützlich sein kann, jedoch in Kontexten, in denen genauere, spezifischere Antworten erforderlich sind, Schwierigkeiten bereitet.

„LLMs sind gut für allgemeine Aufgaben, aber sie sind nicht die besten Werkzeuge, um nützliche Informationen für Spezialgebiete zu erhalten“, erklärte der Leiter Studie Autor Mohamed Omar, MD, Assistenzprofessor für Forschung in Pathologie und Labormedizin und Mitglied der Abteilung für Computer- und Systempathologie bei Weill Cornell Medicine, in einer Pressemitteilung.

Um diese Herausforderung zu meistern, verwendete das Forschungsteam eine bei Dana-Farber eingesetzte benutzerdefinierte Version von ChatGPT namens GPT4DFCI.

„Allgemeine LLMs haben zwei große Probleme. Erstens liefern sie oft lange, allgemeine Antworten, die keine nützlichen Informationen enthalten“, erklärte Omar. „Zweitens können diese Modelle halluzinieren und Dinge aus dem Nichts erfinden, einschließlich Literaturzitaten. Dies ist besonders schlimm in Spezialbereichen wie beispielsweise der digitalen Pathologie und der Krebsbiologie.“

Die erweiterte Version von GPT4DFCI soll diese Probleme lösen, indem sie ab 2022 auf eine umfassende, domänenspezifische Datenbank der digitalen Pathologieforschung zugreift. Mithilfe einer Technik namens Retrieval-Augmented Generation kann das Tool als Antwort auf die Anfragen von Pathologen auf Informationen aus 650 Veröffentlichungen und 10.000 Seiten Literatur zugreifen.

„Wir könnten dieses neue System bitten, uns über viele spezifische Themen oder Techniken der digitalen Pathologie auf den neuesten Stand zu bringen und in Sekundenschnelle Ergebnisse zu erhalten, mit einem Grad an Detailliertheit, Tiefe und Zusammenfassung, den es in aktuellen wissenschaftlichen Literaturtools oder Suchmaschinen nicht gibt“, bemerkte der korrespondierende Autor Renato Umeton, Ph.D., Direktor der Abteilung für künstliche Intelligenz und Datenwissenschaftsdienste, Informatik und Analytik bei Dana-Farber.

Beim Testen waren die Antworten von GTP4DFCI relevanter und präziser als die eines allgemeinen GPT-4. Zusätzlich zu seiner Genauigkeit lieferte das benutzerdefinierte Modell auch Links zu den spezifischen Veröffentlichungen, die zur Generierung seiner Antworten verwendet wurden, und halluzinierte nicht.

Die Forscher unterstrichen das Potenzial des Tools zur Unterstützung klinischer Entscheidungen in der Pathologie.

„Ich hoffe, dass dies ein Katalysator für weitere domänenspezifische Instrumente in anderen Bereichen der Medizin oder medizinischen Forschung sein wird“, sagte Omar.

Das Forschungsteam hat außerdem ein Tool entwickelt, das ChatGPT mit PathML integriert, einer Softwarebibliothek für histopathologische Analysen. PathML ist nützlich für die Untersuchung komplexer Bilddaten, erfordert jedoch Kenntnisse der Programmiersprache Python, die vielen Pathologen fehlen.

„Pathologen oder Wissenschaftler ohne vorherige Programmiererfahrung finden die Verwendung von PathML für Bildanalyseaufgaben oft sehr schwierig“, erklärte Omar.

Diese Belastung wollten die Forscher mithilfe eines kombinierten Tools verringern: Es ermöglicht den Benutzern, ihre histopathologischen Analyseabfragen einzugeben und schrittweise Codieranweisungen für PathML zu erhalten.

„Unsere Forschung zeigt, dass ChatGPT und geschützte KI-Tools wie GPT4DFCI in Kombination mit den richtigen Techniken zur Informationsbeschaffung äußerst effektiv bei der Unterstützung von Grundlagenforschern sein können“, sagte Umeton. „Diese Tools sind sogar bei sehr komplexen Themen hilfreich, die äußerst präzise Antworten erfordern, wie etwa der digitalen Pathologie.“

Shania Kennedy berichtet seit 2022 über Neuigkeiten im Zusammenhang mit Gesundheitsit und -analyse.