Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Gesundheitsbranche, wobei ChatGPT eine der leistungsfähigsten und vielversprechendsten Technologien in diesem Bereich ist. Dieses fortschrittliche Sprachmodell kann menschenähnliche Antworten auf eine breite Palette von Anfragen generieren und ist damit ein ideales Werkzeug für Anwendungen im Gesundheitswesen. Von personalisierten Behandlungsplänen bis hin zur Fernüberwachung von Patient:innen - ChatGPT verändert die Art und Weise, wie Gesundheitsdienstleister:innen ihre Patient:innen versorgen.
Einer der wichtigsten Vorteile von ChatGPT ist seine Fähigkeit, virtuelle Assistenten für die Telemedizin bereitzustellen. Mit der zunehmenden Verbreitung der z.B. Videokonsultation ziehen es viele Patient:innen vor, sich bequem von zu Hause aus behandeln zu lassen, und ein virtueller Assistent, der von ChatGPT unterstützt wird, kann den Patient:innen die Anleitung und Unterstützung bieten, die sie benötigen. Die Technologie kann auch verwendet werden, um in Echtzeit evidenzbasierte Empfehlungen für Gesundheitsdienstleister:innen bereitzustellen, bei der Führung von Krankenakten zu helfen und das Medikamentenmanagement zu verbessern.
Des Weiteren kann zur Überwachung nationaler Gesundheitsdaten eingesetzt werden, die in Echtzeit Einblicke in potenzielle Krankheitsausbrüche geben und frühzeitige Reaktionsmaßnahmen erleichtern. Das Modell kann auch automatisierte Warnmeldungen an Beamt:innen des öffentlichen Gesundheitswesens, Gesundheitsdienstleister:innen und die Öffentlichkeit übermitteln, damit diese geeignete Maßnahmen ergreifen können, um die Ausbreitung von Krankheiten zu verhindern. Darüber hinaus kann die Technologie zur Identifizierung potenzieller Teilnehmer:innen an klinischen Studien eingesetzt werden, indem große Mengen von Patient:innendaten analysiert und Personen identifiziert werden, die die Eignungskriterien der Studie erfüllen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ChatGPT ein leistungsfähiges Werkzeug ist, das das Potenzial hat, die Gesundheitsbranche zu verändern. Mit seinen fortschrittlichen Sprachverarbeitungsfunktionen und seiner Fähigkeit, Empfehlungen und Unterstützung in Echtzeit zu geben, kann ChatGPT die Ergebnisse für die Patient:innen verbessern, Fehler reduzieren und den Gesundheitsdienstleister:innen Zeit sparen. Für Führungskräfte und Fachkräfte im Gesundheitswesen ist es wichtig, sich über die neuesten KI-Technologien und Innovationen auf dem Laufenden zu halten, um sicherzustellen, dass wir diese Tools nutzen können, um unseren Patient:innen die bestmögliche Pflege zukommen zu lassen.
Large Language Models
Ein neuronales Sprachmodell kann mit unüberwachten oder halbüberwachten Methoden trainiert werden. Dafür ist eine große Menge an Eingabetext erforderlich. Die Fülle von Online-Texten (Milliarden von Wörtern) hat dies möglich gemacht. Allerdings müssen die Wörter in numerische Repräsentationen für neuronale Netze umgewandelt werden, was mit Hilfe von Worteinbettungen möglich ist.
Um ein Sprachmodell zu trainieren, benötigt es eine Aufgabe, von der es lernen kann. Eine solche Aufgabe ist die Vorhersage eines Wortes auf der Grundlage der umgebenden Wörter oder die Vorhersage der umgebenden Wörter anhand des aktuellen Wortes. Diese beiden Aufgaben wurden bei der Entwicklung der word2vec-Worteinbettungen verwendet. Diese Methode des Trainings eines Sprachmodells wird als Pre-Training bezeichnet.
Nach dem Vortraining kann das Sprachmodell auf verschiedene Natural Language Processing-Aufgaben angewendet werden. Aufgrund der Unterschiede zwischen den Aufgaben ist eine aufgabenspezifische Feinabstimmung des Sprachmodells erforderlich. Dieser zweistufige Ansatz ist essenziell.Während für das Vortraining große Textmengen benötigt werden, ist der Aufwand für die Feinabstimmung deutlich geringer.
ChatGPT-4 in Primary Care Settings
Virtuelle Assistenten
Ermöglicht virtuellen Assistenten Termine zu vereinbaren, Gesundheitsinformationen zu verwalten und Fernbehandlungen zu überwachen. Die Patient:innen erhalten Anleitung und Unterstützung für das Gesundheitsmanagement von zu Hause aus.
Klinische Entscheidungshilfe
Liefert in Echtzeit evidenzbasierte Empfehlungen für Gesundheitsdienstleister:innen. Es hilft dabei Behandlungsoptionen vorzuschlagen, auf Wechselwirkungen zwischen Medikamenten hinzuweisen und Leitlinien für komplexe Fälle bereitzustellen. So können Kliniker Zeit sparen, Fehler reduzieren und die Patient:innenversorgung verbessern.
Medical Health Record Dokumentation
Erstellt automatische Zusammenfassungen von Patient:inneninteraktionen und Krankengeschichten. Ärzt:innen und Krankenschwestern können Notizen diktieren, wobei das Modell die wichtigsten Details zusammenfasst. Extrahiert relevante Informationen aus den Patient:innenakten und rationalisiert so den Prozess der Aktenführung.
Medikamente Anwendung
Es hilft Patient:innen bei der Verwaltung ihrer Medikamente, einschließlich Erinnerungen, Dosierungsanweisungen und möglichen Nebenwirkungen. Informiert über Wechselwirkungen mit anderen Medikamenten, Kontraindikationen und andere Überlegungen. Unterstützt Patient:innen dabei, den Überblick über mehrere Medikamente zu behalten und Dosierungsanweisungen zu befolgen.
Medizinische Dokumentation
Unterstüzt medizinisches Fachpersonal bei der Erstellung von medizinischen Berichten, wie z. B. klinischen Notizen und Entlassungsberichten. Es liefert in Echtzeit Vorschläge und Korrekturen zur Rationalisierung der Dokumentation. Unterstützt medizinisches Fachpersonal bei der Erstellung genauer und umfassender medizinischer Berichte.
Studien Rekrutierung
Identifiziert durch die Analyse von Patient:innendaten potenzielle Teilnehme:innen für Studien. Hilft bei der Suche nach Personen, die die Zulassungskriterien erfüllen. Verbessert die Effizienz, Zielgerichtetheit und Effektivität bei der Ansprache verschiedener Bevölkerungsgruppen.
Symptom-Checker
Entwickelung virtueller Symptom-Checker, die Patient:innen helfen, Gesundheitsprobleme zu erkennen und zu interpretieren. Sie geben Hilfestellung bei den nächsten Schritten, bei der Selbstbehandlung und bei der Frage, wann ein:eine Ärzt:in aufgesucht werden sollte. Die Patient:innen werden dabei unterstützt, ihre Symptome zu verstehen und fundierte Entscheidungen über ihre Behandlung zu treffen.
Patient:innentriage
Triagiert Patient:innen, indem er die Symptome und die Krankengeschichte beurteilt, um Dringlichkeit und Schweregrad zu bestimmen. Hilft bei der Priorisierung von Patient:innen auf der Grundlage ihres Zustands. Rationalisiert den Prozess der Zuweisung von Patient:innen zu den entsprechenden Pflegestufen.
Informationen zu Medikamenten
Bietet Echtzeitinformationen zu Medikamenten, einschließlich Nebenwirkungen, Wechselwirkungen und Kontraindikationen. Ermöglicht Patient:innen die Kommunikation in natürlicher Sprache, um genaue und zeitnahe Antworten zu erhalten. Hilft Gesundheitsdienstleister:innen, über neue Medikamente, Rückrufe und Branchen-Updates informiert zu bleiben.
Medizinische Ausbildung
Unterstützt die fortlaufende Weiterbildung, indem es sofortigen Zugang zu relevanten medizinischen Informationen und Ressourcen bietet. Hilft medizinischen Fachkräften und Student:innen dabei, sich über Forschung, Richtlinien und bewährte Verfahren auf dem Laufenden zu halten. Fördert die kontinuierliche berufliche Entwicklung im medizinischen Bereich.
Psychische Gesundheit
Bietet Unterstützung für die psychische Gesundheit, einschließlich Screening, Bewältigungsstrategien und Verbindungen zu Ressourcen. Hilft bei der Erkennung von psychischen Erkrankungen und bietet Beratung für Patient:innen. Verbindet Patient:innen mit Ressourcen für weitere Hilfsangebote.
Patient:innen Monitoring
Überwacht Patient:innen aus der Ferne, indem es die Daten von Wearables, Sensoren und anderen Geräten analysiert. Bietet Echtzeiteinblicke in den Gesundheitszustand eines:einer Patient:in und warnt Gesundheitsdienstleister:innen vor bedenklichen Trends. Ermöglicht ein frühzeitiges Eingreifen, um Krankenhausaufenthalte oder Komplikationen zu verhindern und so die Ergebnisse für den:die Patient:in zu verbessern und die Gesundheitskosten zu senken.
Die Kunst die richtigen Fragen zu stellen: Prompt Engineering
Um die Leistung von Sprachmodellen zu maximieren ist eine korrekte Eingabeaufforderung von entscheidender Bedeutung. Dazu gehört die Erstellung präziser, klarer und gut strukturierter "Prompts" (Aufforderungen), die es dem Modell ermöglichen, den Kontext und die Anforderungen einer Aufgabe zu verstehen. Ein effektives Prompt-Engineering trägt dazu bei, genaue, relevante und nützliche Ergebnisse zu gewährleisten und gleichzeitig das Potenzial für modellgenerierte Fehler oder unbeabsichtigte Konsequenzen zu verringern.
Die nachfolgenden Screenshots zeigen den Verlauf eines Gesprächs bei dem ChatGPT-4 einen "medizinischen Experten" mimt, der von einem:einer Ärzt:in zu einem Symptomkomplex befragt wird.
1. A patient with ambiguous symptoms consulted me. He talked about fatigue, weight loss, and occasional dizziness. What are some possible causes for these symptoms?
2. What are some treatment recommendations in case it is an endocrine disorder?
3. The results of a blood sample test indicate Diabetes Type 2. What do you recommend?
4. How can I explain the lifestyle modification in simple terms?
5. Can you list the medical research about the necessity of lifestyle modifications?
6. Welche Indikatoren sprechen dafür, dass der/die Patient/in seinen Lifestyle in den Griff bekommen hat?
Act as a evidence based working expert in primary care medicine. I am a physician and ask you questions.
Forschung dringend notwendig
Die Forschung auf dem Gebiet der Large Language Models (LLM) und der medizinischen Grundversorgung ist aus mehreren Gründen dringend erforderlich:
1. Verbesserte Patient:innenergebnisse
Die Integration von LLMs in die medizinische Grundversorgung kann die Ergebnisse für die Patient:innen verbessern, indem sie die Gesundheitsdienstleister:innen bei der Diagnose, den Behandlungsempfehlungen und dem Patient:innenmanagement unterstützt. Durch die Bereitstellung von evidenzbasierten Informationen in Echtzeit können LLMs den Entscheidungsprozess verbessern und dazu beitragen, das Risiko von Fehldiagnosen oder Fehlbehandlungen zu verringern.
2. Effizienz und Kostensenkung
LLMs können verschiedene Aspekte der medizinischen Grundversorgung rationalisieren, z. B. die Verwaltung elektronischer Patient:innenakten, die Terminplanung und die Patient:inneneinteilung. Dies kann zu einer höheren Effizienz, einer geringeren Arbeitsbelastung des medizinischen Personals und letztlich zu einer Senkung der Gesundheitskosten führen, indem Verwaltungsaufgaben minimiert und unnötige Tests oder Behandlungen vermieden werden.
3. Verbessertes Engagement der Patient:innen
LLMs können dazu beitragen, Kommunikationslücken zwischen Gesundheitsdienstleister:innen und Patient:innen zu schließen, insbesondere bei Patient:innen mit Sprachbarrieren oder eingeschränkter Gesundheitskompetenz. Indem sie maßgeschneiderte Gesundheitsinformationen und -beratung anbieten, können LLM die Patient:innen in die Lage versetzen, ihren Gesundheitszustand besser zu verstehen und sich an der gemeinsamen Entscheidungsfindung zu beteiligen, was zu einer individuelleren und effektiveren Versorgung führt.
4. Bekämpfung von Burnout bei Ärzt:innen
Die Einführung von LLMs in der medizinischen Grundversorgung kann dazu beitragen, das Burnout von Ärzt:innen zu verringern, indem repetitive Aufgaben automatisiert und Entscheidungshilfen bereitgestellt werden. Auf diese Weise können sich die Leistungserbringer:innen auf höherwertige klinische Aufgaben konzentrieren und ein ausgewogeneres Arbeitspensum beibehalten, was letztlich ihre Arbeitszufriedenheit erhöht und die Burnout-Rate senkt.
5. Kontinuierliche medizinische Fortbildung
LLMs können als wertvolle Ressource für medizinisches Fachpersonal dienen, um auf dem neuesten Stand der Forschung, der Leitlinien und der besten Praktiken zu bleiben. Durch den unmittelbaren Zugang zu relevanten medizinischen Informationen können LLMs die kontinuierliche berufliche Weiterentwicklung unterstützen und die evidenzbasierte Medizin in der Primärversorgung fördern.
6. Skalierbarkeit und Zugang zur Versorgung
LLMs können dazu beitragen, die wachsende Nachfrage nach Primärversorgungsleistungen zu befriedigen, insbesondere in unterversorgten Gebieten oder Regionen mit einem Mangel an Gesundheitsdienstleister-innen. Durch den Einsatz von LLMs in der Telemedizin und der virtuellen Versorgung können Patient:innen zeitnahen Zugang zu Leistungen der Primärversorgung erhalten, unabhängig von ihrem Standort oder der Verfügbarkeit von Gesundheitsfachkräften vor Ort.
Quellen
1. Nature Medicine, (2023) Will ChatGPT transform healthcare?. Nature Medicine, 29(3), 505–506. https://doi.org/10.1038/s41591-023-02289-5
2. Dave T, Athaluri SA and Singh S (2023) ChatGPT in medicine: an overview of its applications, advantages, limitations, future prospects, and ethical considerations. Front. Artif. Intell. 6:1169595. doi: 10.3389/frai.2023.1169595
3. Li, J., Dada, A., Kleesiek, J. & Egger, J. (2023). ChatGPT in Healthcare: A Taxonomy and Systematic Review. medRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory). https://doi.org/10.1101/2023.03.30.23287899
4. Marr, B. (2023, 2. März). Revolutionizing Healthcare: The Top 14 Uses Of ChatGPT In Medicine And Wellness. Forbes. https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2023/03/02/revolutionizing-healthcare-the-top-14-uses-of-chatgpt-in-medicine-and-wellness/
5. Meskó B. et Dhunnoo P., (2023) Beyond ChatGPT: What Does GPT-4 Add To Healthcare? - The Medical Futurist. https://medicalfuturist.com/what-does-gpt-4-mean-for-healthcare/
6. Devopedia. 2022. "Language Modelling." Version 4, February 15. Accessed 2023-05-02. https://devopedia.org/language-modelling
7. smartDATA. (2022). Chatbots in Digitized Healthcare. smartData. https://www.smartdatainc.com/role-of-chatbots-in-digitalised-healthcare/
8. Nield, D. (2023, 26. März). 11 Tips to Take Your ChatGPT Prompts to the Next Level. WIRED. https://www.wired.com/story/11-tips-better-chatgpt-prompts/
9. Staff, E. (2023, 4. Mai). How To Use ChatGPT as a Creative Writing Partner. Entrepreneur. https://www.entrepreneur.com/science-technology/how-to-use-chatgpt-as-a-creative-writing-partner/450918
10. Kaur, G. (2023, 1. Februar). How to improve your coding skills using ChatGPT. Cointelegraph. https://cointelegraph.com/news/how-to-improve-your-coding-skills-using-chatgpt
11. James, A. (2023). How to use ChatGPT for writing. TechRadar. https://www.techradar.com/how-to/how-to-use-chatgpt-for-writing
12. Dada, L. (2023, 21. April). What is prompt engineering? - Discover the Wonders of AI at PlayDada. Discover the Wonders of AI at PlayDada. https://playdada.com/what-is-prompt-engineering/
13. Tribault, G. (2020, 4. Dezember). Emmanuel Macron veut faire de la France un des leaders de la santé numérique. HOSPIMEDIA. https://www.hospimedia.fr/actualite/articles/20201204-e-sante-emmanuel-macron-veut-faire-de-la