Large Language Models (LLMs) haben in der Medizinbranche wegen ihrer Fähigkeit, medizinische Untersuchungen zu bestehen und den Dokumentationsaufwand für Kliniker zu reduzieren, für Aufsehen gesorgt, aber diese neue Technologie verspricht auch, den Patienten wirklich in den Mittelpunkt der Gesundheitsversorgung zu rücken.
Laut Stanford Medicine ist ein LLM eine Form künstlicher Intelligenz, die menschenähnlichen Text erzeugen kann und als eine Art Eingabe-Ausgabe-Maschine fungiert. Die Eingabe ist eine Textaufforderung, und die Ausgabe wird durch eine textbasierte Antwort dargestellt, die von einem Algorithmus unterstützt wird, der Milliarden von Datenpunkten schnell durchsucht und auf der Grundlage der verfügbaren Informationen zur wahrscheinlichsten Antwort verdichtet.
LLMs bieten großes Potenzial, der Gesundheitsbranche dabei zu helfen, die Versorgung auf die Bedürfnisse der Patienten auszurichten, indem sie die Kommunikation, den Zugang und das Engagement verbessern. Allerdings stellen LLMs auch erhebliche Herausforderungen im Zusammenhang mit Privatsphäre und Voreingenommenheit dar, die ebenfalls berücksichtigt werden müssen.
Drei wesentliche Vorteile von LLMs für die Patientenversorgung
Da LLMs wie ChatGPT menschenähnliche Fähigkeiten aufweisen, um umfassende und verständliche Antworten auf komplexe Anfragen zu erstellen, bieten sie laut einem Bericht im JAMA Health Forum die Möglichkeit, die Gesundheitsversorgung voranzutreiben. Im Folgenden sind drei wesentliche Vorteile aufgeführt, die LLMs für die Patientenversorgung bieten können:
LLMs haben eine neue Welt voller Möglichkeiten hinsichtlich der Pflege eröffnet, auf die Patienten zugreifen können, und der Art und Weise, wie sie darauf zugreifen. LLMs können beispielsweise genutzt werden, um Patienten zur richtigen Zeit auf die richtige Pflegeebene zu leiten – eine dringend benötigte Ressource, da laut einer aktuellen Umfrage 88 % der Erwachsenen in den USA nicht über ausreichende Gesundheitskompetenz verfügen, um sich in den Gesundheitssystemen zurechtzufinden. Darüber hinaus können LLMs Aufklärungsmaterialien zu bestimmten Erkrankungen vereinfachen und gleichzeitig Funktionen wie Text-to-Speech anbieten, um den Zugang zur Gesundheitsversorgung für Patienten mit Behinderungen zu verbessern. Darüber hinaus kann die Fähigkeit von LLMs, Sprachen schnell und genau zu übersetzen, den Zugang zur Gesundheitsversorgung erleichtern.
Zunehmende Personalisierung der Pflege
Die Gesundheitsbranche sucht seit langem nach Möglichkeiten, eine wirklich auf jeden Patienten zugeschnittene Versorgung zu bieten. In der Vergangenheit haben jedoch Faktoren wie Ärztemangel, finanzielle Zwänge und überlastete Systeme die Branche weitgehend daran gehindert, dieses Ziel zu erreichen.
Mit dem Aufkommen von LLMs ist die personalisierte Versorgung jedoch näher an die Realität gerückt, da die Technologie in der Lage ist, große Mengen an Patientendaten wie genetische Ausstattung, Lebensstil, Krankengeschichte und aktuelle Medikamente zu analysieren. Durch die Berücksichtigung dieser Faktoren für jeden Patienten können LLMs mehrere Personalisierungsfunktionen ausführen, wie z. B. die Kennzeichnung potenzieller Risiken, das Vorschlagen von Vorsorgeuntersuchungen und die Entwicklung maßgeschneiderter Behandlungspläne für Patienten mit chronischen Erkrankungen. Ein bemerkenswertes Beispiel ist ein kürzlich erschienener Artikel über Hämodialyse, der den effektiven Einsatz generativer KI bei der Bewältigung der Herausforderungen hervorhebt, denen Nephrologen bei der Erstellung personalisierter Behandlungspläne für Patienten gegenüberstehen.
Steigerung des Patientenengagements
Eine bessere Einbindung der Patienten führt im Allgemeinen zu besseren Gesundheitsergebnissen, da die Patienten mehr Verantwortung für ihre Gesundheitsentscheidungen übernehmen. Patienten, die ihre Behandlungspläne besser einhalten, erhalten häufigere und wirksamere Präventionsdienste, was zu besseren langfristigen Ergebnissen führt.
Um ein besseres Engagement zu fördern, können LLMs einfache Aufgaben erledigen, die für Anbieter zeitaufwändig und für Patienten mühsam sind. Dazu gehören Terminplanung, Erinnerungen und Folgekommunikation. Durch die Verlagerung dieser Funktionen auf LLMs wird der Verwaltungsaufwand für die Anbieter verringert und gleichzeitig die Versorgung auf den einzelnen Patienten zugeschnitten.
LLMs: Gehen Sie mit Vorsicht vor
Es ist leicht, sich von all dem Hype und der Begeisterung rund um LLMs im Gesundheitswesen mitreißen zu lassen, aber wir müssen immer bedenken, dass der ultimative Fokus jeder neuen Technologie darin besteht, die Bereitstellung medizinischer Versorgung auf eine Weise zu erleichtern, die die Patientenergebnisse verbessert und gleichzeitig schützt Privatsphäre und Sicherheit. Daher ist es unerlässlich, dass wir offen und offen über die potenziellen Einschränkungen und Risiken im Zusammenhang mit LLMs und KI sprechen.
Da LLMs Ergebnisse generieren, indem sie riesige Textmengen analysieren und dann die Wörter vorhersagen, die am wahrscheinlichsten als nächstes kommen, besteht die Gefahr, dass sie Verzerrungen und Ungenauigkeiten in ihre Ergebnisse einbeziehen. Wenn LLMs Schlussfolgerungen aus Daten ziehen, in denen bestimmte Bevölkerungsgruppen unterrepräsentiert sind, kann es zu Verzerrungen kommen, was beispielsweise zu Ungenauigkeiten in den Antworten führen kann.
Besonders besorgniserregend sind Halluzinationen oder „Ergebnisse eines LLM, die kontextuell unplausibel sind, nicht mit der realen Welt übereinstimmen und dem Input nicht treu sind“, heißt es in einem kürzlich veröffentlichten Artikel. Halluzinationen durch LLMs können möglicherweise Patienten schaden, indem sie ungenaue Diagnosen stellen oder falsche Behandlungspläne empfehlen.
Um diesen Problemen vorzubeugen, ist es wichtig, dass LLMs wie alle anderen KI-Tools strengen Tests und Validierungen unterzogen werden. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, besteht darin, medizinische Fachkräfte in die Entwicklung, Bewertung und Anwendung von LLM-Ergebnissen einzubeziehen.
Alle Akteure im Bereich der Gesundheitstechnologie müssen die Datenschutz- und Sicherheitsbedenken der Patienten erkennen und berücksichtigen, und LLM-Entwickler machen da keine Ausnahme: LLM-Entwickler müssen gegenüber Patienten und der Branche transparent sein, wie ihre Technologien funktionieren und welche potenziellen Risiken sie mit sich bringen.
Eine Studie legt beispielsweise nahe, dass LLMs die Privatsphäre der Patienten gefährden könnten, da sie durch das „Speichern“ großer Datenmengen funktionieren. In diesem Szenario könnte die Technologie private Patientendaten, auf die sie trainiert wurde, „recyceln“ und diese Daten später veröffentlichen.
Um solche Vorkommnisse zu verhindern, müssen LLM-Entwickler Sicherheitsrisiken berücksichtigen und die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen wie des Healthcare Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) sicherstellen. Entwickler können erwägen, Trainingsdaten zu anonymisieren, sodass keine Person anhand ihrer persönlichen Daten identifizierbar ist, und sicherzustellen, dass Daten korrekt und mit ausdrücklicher Zustimmung erfasst, gespeichert und verwendet werden.
Wir befinden uns in einer aufregenden Zeit für das Gesundheitswesen, da neue Technologien wie LLMs und KI zu besseren Möglichkeiten der Patientenversorgung führen könnten, die den Zugang, die Personalisierung und das Engagement der Patienten verbessern. Um jedoch sicherzustellen, dass diese Technologien ihr volles Potenzial entfalten, ist es wichtig, dass wir zunächst eine ehrliche Diskussion über ihre Risiken und Grenzen führen.
Foto: Carol Yepes, Getty Images
