Skip to main content
Erschienen in: Die Onkologie 5/2024

08.02.2024 | Leitthema

Einsatzmöglichkeiten von „large language models“ in der Onkologie

verfasst von: Chiara M. Loeffler, Keno K. Bressem, Daniel Truhn

Erschienen in: Die Onkologie | Ausgabe 5/2024

Einloggen, um Zugang zu erhalten

Zusammenfassung

Hintergrund

Große Sprachmodelle wie ChatGPT („generative pretrained transformer“) haben sich in den letzten 2 Jahren deutlich in ihren Fähigkeiten verbessert. Diese Modelle können nun in einem Maße „denken“ und Sprache verstehen, dass ihr Einsatz in der klinischen Medizin in greifbare Nähe rückt.

Ziel

Ziel ist es, einen Überblick über die zugrunde liegenden Arbeitsprinzipien großer Sprachmodelle und ihre möglichen Anwendungsfälle in der Medizin, insbesondere in der Onkologie, zu bieten.

Schlussfolgerung

Große Sprachmodelle haben das Potenzial, Onkologen in ihrer klinischen Praxis in einer Vielzahl von Situationen zu unterstützen, und können zu einer besseren Versorgungsqualität und effizienteren Prozessen führen, wodurch mehr Zeit für eine effektive Patientenversorgung bleibt.
Literatur
1.
Zurück zum Zitat Adams LC, Truhn D, Busch F, Avan K, Niehues SM, Makowski MR, Bressem KK (2023) Leveraging GPT‑4 for post hoc transformation of free-text radiology reports into structured reporting: a multilingual feasibility study. Radiology 307(4) Adams LC, Truhn D, Busch F, Avan K, Niehues SM, Makowski MR, Bressem KK (2023) Leveraging GPT‑4 for post hoc transformation of free-text radiology reports into structured reporting: a multilingual feasibility study. Radiology 307(4)
3.
Zurück zum Zitat Bubeck S, Chandrasekaran V, Eldan R, Gehrke J, Horvitz E, Kamar E, Lee P et al (2023) Sparks of artificial general intelligence: early experiments with GPT‑4. arXiv [cs.CL] (http://arxiv.org/abs/2303.12712) Bubeck S, Chandrasekaran V, Eldan R, Gehrke J, Horvitz E, Kamar E, Lee P et al (2023) Sparks of artificial general intelligence: early experiments with GPT‑4. arXiv [cs.CL] (http://​arxiv.​org/​abs/​2303.​12712)
4.
Zurück zum Zitat Clusmann J, Kolbinger FR, Muti HS, Carrero ZI, Eckardt J‑N, Ghaffari Laleh N, Löffler CML et al (2023) The Future Landscape of Large Language Models in Medicine. Commun Med 3(1):141CrossRefPubMedPubMedCentral Clusmann J, Kolbinger FR, Muti HS, Carrero ZI, Eckardt J‑N, Ghaffari Laleh N, Löffler CML et al (2023) The Future Landscape of Large Language Models in Medicine. Commun Med 3(1):141CrossRefPubMedPubMedCentral
5.
Zurück zum Zitat Devaraj A, Wallace BC, Marshall IJ, Junyi Jessy L (2021) Paragraph-level simplification of medical texts. In: Proceedings of the Conference. Association for Computational Linguistics. North American Chapter Meeting 2021, S 4972–4984 Devaraj A, Wallace BC, Marshall IJ, Junyi Jessy L (2021) Paragraph-level simplification of medical texts. In: Proceedings of the Conference. Association for Computational Linguistics. North American Chapter Meeting 2021, S 4972–4984
7.
Zurück zum Zitat Gilbert S, Harvey H, Melvin T, Vollebregt E, Wicks P (2023) Large language model AI Chatbots require approval as medical devices. Nat Med 29(10):2396–2398CrossRefPubMed Gilbert S, Harvey H, Melvin T, Vollebregt E, Wicks P (2023) Large language model AI Chatbots require approval as medical devices. Nat Med 29(10):2396–2398CrossRefPubMed
8.
Zurück zum Zitat Han T, Adams LC, Papaioannou J‑M, Grundmann P, Oberhauser T, Löser A, Truhn D, Bressem KK (2023) Medalpaca—an open-source collection of medical conversational AI models and training data.” arxiv [cs.CL]. http://arxiv.org/abs/2304.08247 Han T, Adams LC, Papaioannou J‑M, Grundmann P, Oberhauser T, Löser A, Truhn D, Bressem KK (2023) Medalpaca—an open-source collection of medical conversational AI models and training data.” arxiv [cs.CL]. http://​arxiv.​org/​abs/​2304.​08247
11.
Zurück zum Zitat Moor M, Banerjee O, Abad ZSH, Krumholz HM, Leskovec J, Topol EJ, Rajpurkar P (2023) Foundation models for generalist medical artificial intelligence. Nature 616(7956):259–265CrossRefPubMed Moor M, Banerjee O, Abad ZSH, Krumholz HM, Leskovec J, Topol EJ, Rajpurkar P (2023) Foundation models for generalist medical artificial intelligence. Nature 616(7956):259–265CrossRefPubMed
13.
Zurück zum Zitat Nedungadi P, Iyer A, Gutjahr G, Bhaskar J, Pillai AB (2018) Data-driven methods for advancing precision oncology. Curr Pharmacol Rep 4(2):145–156CrossRefPubMedPubMedCentral Nedungadi P, Iyer A, Gutjahr G, Bhaskar J, Pillai AB (2018) Data-driven methods for advancing precision oncology. Curr Pharmacol Rep 4(2):145–156CrossRefPubMedPubMedCentral
14.
16.
Zurück zum Zitat Pulumati A, Pulumati A, Dwarakanath BS, Verma A, Papineni RVL (2023) Technological advancements in cancer diagnostics: improvements and limitations. Cancer Rep 6(2):e1764CrossRef Pulumati A, Pulumati A, Dwarakanath BS, Verma A, Papineni RVL (2023) Technological advancements in cancer diagnostics: improvements and limitations. Cancer Rep 6(2):e1764CrossRef
17.
Zurück zum Zitat Radford A, Kim JW, Xu T, Brockman G, Mcleavey C, Sutskever I (2023) Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision. In: Krause A, Brunskill E, Kyunghyun C, Engelhardt B, Sabato S, Scarlett J (Hrsg) Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning 23–29 Jul 2023. Bd. 202, S 28492–28518 (Proceedings of Machine Learning Research. PMLR) Radford A, Kim JW, Xu T, Brockman G, Mcleavey C, Sutskever I (2023) Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision. In: Krause A, Brunskill E, Kyunghyun C, Engelhardt B, Sabato S, Scarlett J (Hrsg) Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning 23–29 Jul 2023. Bd. 202, S 28492–28518 (Proceedings of Machine Learning Research. PMLR)
18.
Zurück zum Zitat Radford A, Narasimhan K, Salimans T, Sutskever I (2018) Improving language understanding by generative pre-training Radford A, Narasimhan K, Salimans T, Sutskever I (2018) Improving language understanding by generative pre-training
19.
Zurück zum Zitat Singhal K, Azizi S, Tu T, Mahdavi SS, Wei J, Chung HW, Scales N et al (2023) Large language models encode clinical knowledge. Nature 620(7972):172–180CrossRefPubMedPubMedCentral Singhal K, Azizi S, Tu T, Mahdavi SS, Wei J, Chung HW, Scales N et al (2023) Large language models encode clinical knowledge. Nature 620(7972):172–180CrossRefPubMedPubMedCentral
20.
Zurück zum Zitat Sung H, Ferlay J, Siegel RL, Laversanne M, Soerjomataram I, Ahmedin J, Bray F (2021) Global cancer statistics 2020: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. A Cancer J Clin 71(3):209–249CrossRef Sung H, Ferlay J, Siegel RL, Laversanne M, Soerjomataram I, Ahmedin J, Bray F (2021) Global cancer statistics 2020: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. A Cancer J Clin 71(3):209–249CrossRef
Metadaten
Titel
Einsatzmöglichkeiten von „large language models“ in der Onkologie
verfasst von
Chiara M. Loeffler
Keno K. Bressem
Daniel Truhn
Publikationsdatum
08.02.2024
Verlag
Springer Medizin
Erschienen in
Die Onkologie / Ausgabe 5/2024
Print ISSN: 2731-7226
Elektronische ISSN: 2731-7234
DOI
https://doi.org/10.1007/s00761-024-01481-7

Weitere Artikel der Ausgabe 5/2024

Die Onkologie 5/2024 Zur Ausgabe

Alphablocker schützt vor Miktionsproblemen nach der Biopsie

16.05.2024 alpha-1-Rezeptorantagonisten Nachrichten

Nach einer Prostatabiopsie treten häufig Probleme beim Wasserlassen auf. Ob sich das durch den periinterventionellen Einsatz von Alphablockern verhindern lässt, haben australische Mediziner im Zuge einer Metaanalyse untersucht.

Antikörper-Wirkstoff-Konjugat hält solide Tumoren in Schach

16.05.2024 Zielgerichtete Therapie Nachrichten

Trastuzumab deruxtecan scheint auch jenseits von Lungenkrebs gut gegen solide Tumoren mit HER2-Mutationen zu wirken. Dafür sprechen die Daten einer offenen Pan-Tumor-Studie.

Mammakarzinom: Senken Statine das krebsbedingte Sterberisiko?

15.05.2024 Mammakarzinom Nachrichten

Frauen mit lokalem oder metastasiertem Brustkrebs, die Statine einnehmen, haben eine niedrigere krebsspezifische Mortalität als Patientinnen, die dies nicht tun, legen neue Daten aus den USA nahe.

Labor, CT-Anthropometrie zeigen Risiko für Pankreaskrebs

13.05.2024 Pankreaskarzinom Nachrichten

Gerade bei aggressiven Malignomen wie dem duktalen Adenokarzinom des Pankreas könnte Früherkennung die Therapiechancen verbessern. Noch jedoch klafft hier eine Lücke. Ein Studienteam hat einen Weg gesucht, sie zu schließen.

Update Onkologie

Bestellen Sie unseren Fach-Newsletter und bleiben Sie gut informiert.