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Erschienen in: Die Innere Medizin 11/2023

16.10.2023 | Künstliche Intelligenz | Schwerpunkt: Künstliche Intelligenz in der Inneren Medizin

Anwendung von „large language models“ in der Klinik

Ersetzt ChatGPT die Arztbrieferstellung? Ein Erfahrungsbericht

verfasst von: Dr. med. Jasmin Zernikow, Leonhard Grassow, Jan Gröschel, Philippe Henrion, Paul J. Wetzel, PD Dr. med. Sebastian Spethmann

Erschienen in: Die Innere Medizin | Ausgabe 11/2023

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Zusammenfassung

Auf künstlicher Intelligenz (KI) basierte Sprachmodelle wie ChatGPT bieten ein enormes Potenzial für Forschung und medizinische Versorgung, aber auch für die Optimierung klinischer Abläufe, indem sie die medizinische Dokumentation durch Übernahme von standardisierten Routineaufgaben erleichtern und effizienter gestalten. Durch ihre Fähigkeit, Textinhalte mittels Wortstatistik zu erahnen und so kontextbezogen Ergebnisse in Chat-Dialogen auszugeben, können „large language models“ (LLM) für verschiedene Zielgruppen geeignete Zusammenfassungen der ärztlichen Dokumentation liefern. So könnte eine Textgenerierung in leicht verständlicher Sprache möglicherweise zu einer Erhöhung der Gesundheitskompetenz von Patient:innen und damit auch zu einer gesteigerten Therapieadhärenz beitragen. Nachfolgend soll die Funktion von KI-basierten Chatbot-Modellen erläutert werden, um Nutzungserfahrungen zu verbessern und die Kompetenz im Umgang mit KI-basierten Sprachmodellen zu erhöhen. Gegenwärtige Chancen und Grenzen in der Erstellung von Epikrisen werden anhand eines Erfahrungsberichts erläutert. Zukünftig kann die Implementierung lokaler LLM in medizinischen Verwaltungssystemen (Krankenhausinformationssystemen [KIS] und Praxisverwaltungssystemen [PVS]) sowie in Verbindung mit der elektronischen Patientenakte (ePA) die klinische und ambulante Versorgung grundlegend verändern.
Glossar
Attention-Mechanismus
Teil eines neuronalen Netzwerkmodells, der verwendet wird, um Relevanz oder Bedeutung von verschiedenen Teilen der Eingabe in Bezug auf einen bestimmten Ausgabekontext zu berechnen; ermöglicht dem Modell, sich auf relevante Informationen zu konzentrieren und diese gewichteter in den Berechnungen zu berücksichtigen
Chatbot
Softwareanwendung, die menschenähnliche Konversation mit Text- oder Sprachinteraktionen führt
ChatGPT
Ein spezifisches Anwendungsmodell der Firma OpenAI, das auf der Generative-pre-trained-transformer(GPT)-Architektur basiert und für die Durchführung von Konversationen und Dialogen entwickelt wurde
„Generative pre-trained transformer“ (GPT)
Architektur für neuronale Netzwerke, die auf der Transformer-Architektur basiert und Mechanismen nutzt, die Beziehungen zwischen Wörtern erfassen und so durch vorab trainierte Modelle ermöglichen, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren
Künstliche Intelligenz (KI)
Bezieht sich auf die Entwicklung von Computersystemen, die in der Lage sind, menschenähnliche Intelligenz und kognitive Fähigkeiten nachzuahmen, um Probleme zu lösen, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen
„Large language model“
Leistungsstarkes maschinelles Lernmodell, das darauf trainiert wurde, natürliche Sprache zu verstehen oder zu generieren
Neuronales Netzwerk/Deep Learning
Modell der künstlichen Intelligenz, das von biologischen neuronalen Netzwerken inspiriert ist; besteht aus miteinander verbundenen künstlichen Neuronen, die Informationen verarbeiten und übertragen, um komplexe Aufgaben zu erfüllen
OpenAI
Unternehmen für künstliche Intelligenz, das sich auf die Entwicklung und Bereitstellung fortschrittlicher KI-Modelle und -Technologien spezialisiert hat
„Prompting“
Prozess des Gebens von Anweisungen oder Beispielen an ein maschinelles Lernmodell, um die gewünschte Ausgabe zu beeinflussen/zu steuern
„Token“
Die kleinste Einheit von Sprache, in der Text in diskrete Teile oder Symbole aufgeteilt wird; repräsentiert in der natürlichen Sprachverarbeitung ein Wort oder eine Gruppe von Buchstaben, die zusammen eine Bedeutungseinheit bilden
Literatur
4.
Zurück zum Zitat Antweiler D et al (2023) Natural Language Processing in der Medizin. Von der automatisierten Befundanalyse bis zum Arztbriefgenerator: Künstliche Intelligenz für dokumentenbasierte Prozesse im Krankenhaus Antweiler D et al (2023) Natural Language Processing in der Medizin. Von der automatisierten Befundanalyse bis zum Arztbriefgenerator: Künstliche Intelligenz für dokumentenbasierte Prozesse im Krankenhaus
7.
Zurück zum Zitat Sadasivan SV, Kumar A, Balasubramanian S, Wang W, Feizi S (2023) Can AI-generated text be reliably detected? arxiv pre-print server Sadasivan SV, Kumar A, Balasubramanian S, Wang W, Feizi S (2023) Can AI-generated text be reliably detected? arxiv pre-print server
8.
Zurück zum Zitat Ayers JW, Poliak A, Dredze M, Leas EC, Zhu Z, Kelley JB et al (2023) Comparing physician and artificial intelligence chatbot responses to patient questions posted to a public social media forum. JAMA Intern Med 183(6):589–596CrossRefPubMed Ayers JW, Poliak A, Dredze M, Leas EC, Zhu Z, Kelley JB et al (2023) Comparing physician and artificial intelligence chatbot responses to patient questions posted to a public social media forum. JAMA Intern Med 183(6):589–596CrossRefPubMed
Metadaten
Titel
Anwendung von „large language models“ in der Klinik
Ersetzt ChatGPT die Arztbrieferstellung? Ein Erfahrungsbericht
verfasst von
Dr. med. Jasmin Zernikow
Leonhard Grassow
Jan Gröschel
Philippe Henrion
Paul J. Wetzel
PD Dr. med. Sebastian Spethmann
Publikationsdatum
16.10.2023
Verlag
Springer Medizin
Erschienen in
Die Innere Medizin / Ausgabe 11/2023
Print ISSN: 2731-7080
Elektronische ISSN: 2731-7099
DOI
https://doi.org/10.1007/s00108-023-01600-3

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