{"id":12383,"date":"2023-07-17T10:00:00","date_gmt":"2023-07-17T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cibx.de\/?p=12383"},"modified":"2023-09-21T11:51:05","modified_gmt":"2023-09-21T09:51:05","slug":"chatgpt-co-wie-werden-die-auswirkungen-auf-kliniken-sein","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cibx.de\/en\/chatgpt-co-wie-werden-die-auswirkungen-auf-kliniken-sein\/","title":{"rendered":"ChatGPT & Co. \u2013 Wie werden die Auswirkungen auf Kliniken sein?"},"content":{"rendered":"

\u00c4rztebriefe, Bewerbungsschreiben, Beschwerdemanagement, Reden von Vorstandsmitgliedern, vollst\u00e4ndige medizinische Staatsexamen oder Zulassungspr\u00fcfungen – ChatGPT wagt sich an jede Aufgabe heran. Im November 2022 stellte das US-Start-up OpenAI<\/a> seinen Chatbot-Prototypen ChatGPT kostenlos f\u00fcr jedermann zug\u00e4nglich zur Verf\u00fcgung. Inzwischen nutzen \u00fcber 100 Millionen Menschen das System, f\u00fcr das lediglich die Erstellung eines OpenAI-Accounts erforderlich ist.<\/p>\n\n\n\n

ChatGPT, entwickelt von OpenAI, ist ein Non-Profit-Unternehmen mit Microsoft als gr\u00f6\u00dftem Investor. Es ist nur eines von vielen Large Language Models (LLMs), an denen derzeit weltweit geforscht wird. „Im Moment gibt es viel Aufregung um ChatGPT, aber in Kliniken gibt es noch keine konkrete Anwendung daf\u00fcr“, sagt Prof. Dr. Jens Kleesiek von der Universit\u00e4tsklinik Essen. Er ist Facharzt f\u00fcr Radiologie, Informatiker und Leiter der Forschungsgruppe Medizinisches Maschinelles Lernen am Institut f\u00fcr K\u00fcnstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM).<\/p>\n\n\n\n

Bereits heute flie\u00dfen viele Daten aus ChatGPT in Suchmaschinen ein und werden in Zukunft auch in Office-Paketen integriert sein. Kleesiek betont jedoch, dass es noch viele andere Anwendungsm\u00f6glichkeiten gibt, die sich f\u00fcr Kliniken ergeben k\u00f6nnten: „Was da auf uns zukommt, ist wirklich beeindruckend.“ Bereits jetzt k\u00f6nnen einige Fragmente beispielsweise f\u00fcr Forschungsantr\u00e4ge verwendet werden. F\u00fcr Arztbriefe fehlen jedoch noch Bausteine und die Integration in das Krankenakten-System. Derzeit kann das System dem Arzt zwar eine Struktur vorgeben, die er dann mit Inhalt f\u00fcllen kann, aber es erfindet noch zu viel bei fehlenden Informationen.<\/p>\n\n\n\n

Jared Sebhatu, Vorstandsmitglied der digital health transformation eG, findet ChatGPT bereits beeindruckend. „Diese KI wird massive Ver\u00e4nderungen mit sich bringen – auch im Gesundheitssektor“, sagt er. Der Einsatz von ChatGPT k\u00f6nnte am schnellsten bei Arztbriefen erfolgen und auch in der allgemeinen Patientenkommunikation. Das System wird immer weiterlernen und schneller werden, je mehr Nutzer und Daten es hat.<\/p>\n\n\n\n

Sprachgesteuerter Textmarker<\/h2>\n\n\n\n

Gem\u00e4\u00df Kleesieks Einsch\u00e4tzung wird es in Kliniken nicht mehr lange dauern, bis die ersten Anwendungen von LLM (Large Language Models) Einzug halten. Am IKIM wird intensiv daran geforscht, unter anderem mit einer speziellen „Transformer-Architektur“ zur schnelleren Extrahierung von Patienteninformationen aus Befunden. Dies k\u00f6nnte man gewisserma\u00dfen als einen sprachgesteuerten Textmarker bezeichnen.<\/p>\n\n\n\n

Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnten sich k\u00fcnftig auch Patienten, die l\u00e4ngere Zeit ans Bett gebunden sind, mit Chatbots zu verschiedenen Themen unterhalten. Eine Entlastung der Patientenklingel w\u00e4re ebenfalls denkbar. Der Patient k\u00f6nnte dem Chatbot beispielsweise den Wunsch nach frischem Wasser \u00e4u\u00dfern, woraufhin der Bot dies sofort in ein Bestellsystem einspeist. Das Pflegepersonal k\u00f6nnte diese Information dann am digitalen Board lesen und das Wasser auf das Zimmer bringen. Am IKIM in Essen werden solche Modelle speziell f\u00fcr den deutschsprachigen Markt entwickelt und vor Ort trainiert. Um die Entwicklung zu beschleunigen, nutzen die Wissenschaftler auch \u00f6ffentlich verf\u00fcgbare Daten aus nicht-medizinischen Bereichen, um \u00fcber mehr Daten zu verf\u00fcgen. Das anschlie\u00dfende Feintuning auf den medizinischen Bereich f\u00fchrt zu besseren Ergebnissen.<\/p>\n\n\n\n

Das Team ist interdisziplin\u00e4r aufgestellt und umfasst Mathematiker, Physiker, Mediziner und Informatiker. Nat\u00fcrlich werden sprachliche Fragen zu Forschungszwecken von medizinischem Fachpersonal auf der Station getestet. Es gibt bereits Tests mit LLM bei MTRA-Sch\u00fclern, Radiologen und Medizinstudenten. Zum Beispiel wurden auf radiologischer Basis Entscheidungen dar\u00fcber getroffen, ob ein Tumor gr\u00f6\u00dfer, kleiner oder unver\u00e4ndert geblieben ist. Die Ergebnisse der Modelle waren dabei nahezu so gut wie die der Experten. Eine Einschr\u00e4nkung besteht jedoch, wenn es Widerspr\u00fcche im Text gab, beispielsweise wenn der Tumor kleiner war, aber die Metastasen in der Leber zugenommen hatten, kam es h\u00e4ufiger zu Fehlern seitens der Maschine.<\/p>\n\n\n\n

Noch unzureichende Pr\u00e4zision in kritischen Bereichen<\/h2>\n\n\n\n

Die Genauigkeit der KI ist noch unzureichend f\u00fcr kritische Bereiche, \u00e4u\u00dfert sich Prof. Dr. Kai Wehkamp, Facharzt f\u00fcr Innere Medizin und Projektleiter f\u00fcr KI-basierte klinische Entscheidungsunterst\u00fctzung und Risikoerkennung am Universit\u00e4tsklinikum Schleswig-Holstein, Campus Kiel. Es muss grunds\u00e4tzlich eine Unterscheidung zwischen verschiedenen Anwendungsbereichen von KI getroffen werden. Solchen mit hohem medizinischem Risiko und solchen mit unkritischen Informationen. „Bei einer tats\u00e4chlichen medizinischen Beratung k\u00f6nnen wir ChatBot-Systeme wie ChatGPT noch nicht einsetzen, einfach weil es noch nicht sicher ist“, erkl\u00e4rt der Experte.<\/p>\n\n\n\n

Bei der \u00dcbersetzung eines Arztbriefs in einfache Sprache kann es beispielsweise vorkommen, dass das KI-System nicht zwischen dem Vorliegen einer Krebserkrankung und dem Ausschluss dieser unterscheiden kann. Eine solche fehlerhafte Information hat jedoch weitreichende Konsequenzen f\u00fcr den Patienten. Solange es keine ausreichende Sicherheit in diesem Bereich gibt, sind solche Systeme f\u00fcr den unkontrollierten Einsatz in kritischen Bereichen zu risikoreich.<\/p>\n\n\n\n

Diese Systeme k\u00f6nnen auch mit KI-Anwendungen in der Autoindustrie und der Luftfahrt verglichen werden. Obwohl gro\u00dfe Verkehrsflugzeuge heutzutage vollst\u00e4ndig autonom starten, fliegen und landen k\u00f6nnen, sitzen immer noch zwei Piloten im Cockpit. Bei Autos, die grunds\u00e4tzlich selbst fahren k\u00f6nnen, werden immer wieder Unterbrechungen eingebaut. Denn der Fahrer muss aufgeweckt und daran erinnert werden, dass er das Lenkrad \u00fcbernehmen muss. Solche Mechanismen sind auch in der Medizin erforderlich. Nur so kann sichergestellt werden, dass die Ergebnisse der KI regelm\u00e4\u00dfig kritisch \u00fcberpr\u00fcft werden und der Mensch „wachsam“ bleibt.<\/p>\n\n\n\n

Verantwortung und Augenma\u00df bei der Anwendung von ChatGPT<\/h2>\n\n\n\n

Die Anwendung von ChatGPT erfordert also Verantwortung und Augenma\u00df, insbesondere im Hinblick auf die Gesundheit der Menschen. „Es wird eine Zeit kommen, in der KI mehr kann als der Mensch. Aber sie wird nicht alles k\u00f6nnen. Und dann wird es interessant. Was werden wir in solch einer Situation tun?“, fragt Wehkamp. K\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> lernt haupts\u00e4chlich durch h\u00e4ufig auftretende Muster. Bei seltenen Ereignissen macht sie jedoch Fehler und erkennt diese nicht. Dies w\u00fcrde zu einer fesselnden gesellschaftlichen Diskussion f\u00fchren \u2013 Gestehen wir Menschen uns selbst Fehler zu, w\u00e4hrend wir der Maschine dies nicht zugestehen?<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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