Die Zukunft der Medizin: Transformative Potenziale von KI und Large Language Models (LLMs)

Die aktuelle Forschung 

Der erst kürzlich veröffentlichte Artikel "Capabilities of GPT-4 on Medical Challenge Problems" von Microsoft Research präsentiert eine umfassende Bewertung von GPT-4, einem fortschrittlichen Sprachmodell, in Bezug auf medizinische Kompetenzprüfungen und Benchmark-Datensätzen. GPT-4, das nicht speziell für medizinische Probleme entwickelt wurde, übertrifft den Bestehenswert der USMLE (United States Medical Licensing Examination) um mehr als 20 Punkte und zeigt bessere Leistungen als frühere Modelle sowie speziell auf medizinisches Wissen abgestimmte Modelle. Die Studie untersucht auch die Fähigkeit von GPT-4, medizinische Argumentationen zu erklären, personalisierte Erklärungen zu liefern und interaktiv neue Szenarien rund um medizinische Fälle zu entwickeln. Die Implikationen dieser Ergebnisse für die medizinische Ausbildung, Bewertung und Praxis werden derzeit intensiv diskutiert, mit besonderem Fokus auf Genauigkeit und Sicherheit.   

Erleichterte Kommunikation dank KI

GPT-Modelle sind komplexe Systeme, die auf neuronalen Netzwerken basieren. Sie analysieren und interpretieren große Datenmengen, ähnlich der Funktionsweise des menschlichen Gehirns. Trotz ihrer Fähigkeit, Muster und Zusammenhänge zu erkennen, fehlt ihnen jedoch ein menschliches Bewusstsein und das Verständnis für kausale Zusammenhänge. Es handelt sich hierbei vielmehr um fortgeschrittene Algorithmen, die Informationen korrelativ verarbeiten und prognostizieren. In der medizinischen Praxis eröffnen GPT-Modelle jedoch neue Horizonte. Sie verbessern die Patientendokumentation erheblich, indem sie die Fähigkeit besitzen, umfangreiche Datenmengen effizient zu verarbeiten und in präzise medizinische Dokumente umzuwandeln. Diese Fortschritte erstrecken sich von der Erstellung detaillierter Arztbriefe und Patientenanamnesen bis hin zur Unterstützung bei der Diagnosestellung durch das Filtern und Zusammenfassen relevanter Informationen aus medizinischen Datenbanken.         

Neue Möglichkeiten in der Diagnostik

Die Implementierung von GPT in der klinischen Praxis könnte transformative Auswirkungen haben. Ärzte könnten sich nahtlos über die neuesten wissenschaftlichen Erkenntnisse informieren, ohne umfassende Literaturrecherchen durchführen zu müssen. Darüber hinaus könnten diese Modelle als Brücke zwischen Arzt und Patient fungieren, indem sie beispielsweise  komplexe medizinische Informationen in verständlicher Sprache bereitstellen und so die  Patientenaufklärung verbessern. Ein weiterer Fortschritt in der KI-Forschung ist die Entwicklung von Large Language Models (LLMs). Diese Modelle sind fortschrittlichere Versionen der GPT-Modelle und haben das Potenzial, die Analyse und Interpretation von Daten weiter zu verfeinern. Mit einer fortschreitenden Entwicklung könnten LLMs in der Lage sein, genetische Sequenzen zu analysieren, personalisierte Behandlungsansätze vorzuschlagen und so die Präzisionsmedizin auf eine neue Stufe zu heben.  

KI und Ethik  

Ein herausragendes Beispiel für die Anwendung von LLMs in der Medizin ist derzeit das MedPaLM-Projekt von Google. Med-PaLM zielt darauf ab, medizinische Fragen präzise zu beantworten, was umfassendes medizinisches Verständnis, Wissensabruf und komplexe Schlussfolgerungen erfordert. Das Projekt nutzt die Fortschritte in der KI-Entwicklung, insbesondere das Transformer-Modell, um LLMs wie Med-PaLM zu skalieren. Diese Modelle gehen weit über die Mustererkennung hinaus und ermöglichen die Erstellung neuer Inhalte. Med-PaLM kann detaillierte Antworten auf komplexe medizinische Fragen liefern, die auf umfangreichem Wissen und Verständnis basieren. Dies beinhaltet das Verknüpfen verschiedener Wissensbereiche und das Ziehen von Schlussfolgerungen, die über das einfache Wiedergeben von Informationen hinausgehen. Das Modell könnte Ärzten helfen, schneller und genauer Diagnosen zu stellen und Behandlungspläne zu entwickeln, was letztlich zu einer verbesserten Patientenversorgung führen könnte. Doch neben den beeindruckenden Möglichkeiten, die KI schon heute bietet, gibt es noch Grenzen.
Beispielsweise ist die Menge an Gesundheitsdaten, die für Forschungszwecke erforderlich sind, enorm und stellt eine Herausforderung für die derzeitigen KI-Systeme dar. Ebenso ist der Umgang mit persönlichen Gesundheitsinformationen unter Berücksichtigung des Datenschutzes und der ethischen Aspekte eine bedeutende Herausforderung. Die ethischen Überlegungen im Zusammenhang mit der Anwendung von KI in der Medizin sind von großer Bedeutung. Dazu zählen Fragen des Datenschutzes, der Patientenautonomie und der Rolle von KI in der Arzt-Patienten-Beziehung. Es ist wichtig, ethische Aspekte wie die potenzielle Verzerrung in KI-Algorithmen, die Einhaltung der Patientenvertraulichkeit und die Auswirkungen von KI-gestützten Entscheidungen auf die medizinische Praxis zu berücksichtigen. Die Transparenz und Aufklärung über den Einsatz und die Grenzen dieser Technologien sind entscheidend, um das Vertrauen der Patienten zu gewinnen und die Integrität der medizinischen Praxis zu wahren.     

Fazit

Zukünftige Entwicklungen werden die Integration von KI-Systemen in der Medizin weiter vorantreiben. Die Möglichkeit, KI in Echtzeitanalysetools für medizinische Bildgebungen zu integrieren, könnte die Diagnostik in Bereichen wie der Radiologie und Pathologie revolutionieren. Ein bemerkenswertes Beispiel ist das an der Linköping Universität durchgeführte "Generative Deep Learning for Data-centric Medical Imaging" Projekt. Es erforscht die Synthese von Bildern für maschinelles Lernen zur Verbesserung der Robustheit und Interpretierbarkeit medizinischer KI-Algorithmen und konzentriert sich dabei auf Generative Neuronale Netzwerke (GANs) für 3D-Daten in der Radiologie und auf extrem hochauflösenden Ganzbildaufnahmen in der digitalen Pathologie.
Die Forschung arbeitet intensiv daran, Künstliche Intelligenz zu entwickeln, die kausale Zusammenhänge versteht. Die Evolution von KI zu dieser Fähigkeit ist nur eine Frage der Zeit. Wenn dieser Schritt erreicht wird, öffnet sich ein neues Feld von Möglichkeiten, wobei die Karten der Medizinwissenschaft neu gemischt werden, um bahnbrechende Fortschritte und Innovationen zu ermöglichen.     

Referenzen:

1. Nori, H. et al. (2023) Capabilities of GPT-4 on Medical Challenge Problems. Microsoft Research zuletzt abgerufen am 14.02.2024
2. Med-Palm Google Research zuletzt abgerufen am 14.02.2024
3. Generative Deep Learning for Data-centric Medical Imaging Linköping Universität Dr. Gabriel Eilertsen; zuletzt abgerufen am 14.02.2024