Große Sprachmodelle werden zunehmend zu einem Schlüsselbaustein in neuen Informationssystemen für Verwaltungsmitarbeiter und Kliniker in Krankenhäusern und Gesundheitssystemen. Diese Form der künstlichen Intelligenz kann Aufgaben erledigen, die sich kein Mensch vorstellen kann. Harrison.ai entwickelt künstliche Intelligenz-Technologie, um klinische Diagnosen zu beschleunigen und bietet eine Suite von KI-Radiologie- und Pathologie-Tools, die darauf abzielen, die Effizienz für Ärzte zu verbessern, um dem Burnout entgegenzuwirken.
Gesundheitliche IT-Nachrichten sprachen mit Dr. Aengus Tran, Mitbegründer und CEO von Harrison.ai, über LLMS und Radiologie: warum sie gut zusammenpassen, was genAI-Modelle für Radiologen tun können, wie Radiologen sich der Qualität und Genauigkeit sicher sein können und wie die Einführung von LLMS für Radiologie dazu beitragen kann, den Radiologenmangel zu beheben. Große Sprachmodelle haben das Potenzial, einige der größten Herausforderungen der Radiologie anzugehen. Während viele KI-Modelle, die im Gesundheitswesen Fuß gefasst haben, nur vordefinierte Aufgaben erledigen können, verbessern Fortschritte im maschinellen Lernen die Fähigkeit neuer Modelle, kontinuierlich dazuzulernen und auf Bereiche zu verallgemeinern, in denen das Modell nicht geschult wurde.
Radiologie-LLMs können Radiologen unmittelbare und direkte Vorteile bieten, da sie ihnen dabei helfen können, mit der raschen Expansion von medizinischen Daten umzugehen, indem sie Informationen aus verschiedenen Quellen schnell verarbeiten und integrieren. Ob die Interpretation von Textdaten wie medizinischer Literatur und Patientenakten oder die Analyse von visuellen Bilddaten – diese Modelle können Radiologen umfassende Einblicke bieten, die zuvor erhebliche Zeit und Ressourcen erforderten, um zusammengestellt zu werden.
Medizinische Einrichtungen auf der ganzen Welt haben mit steigenden Volumina von medizinischen Bildern und zugehörigen Daten pro Fall zu kämpfen, einem Mangel an Radiologen und der Gefahr des Burnouts von Ärzten. Ein auf Radiologie spezialisiertes LLM könnte medizinische Informationen, Patientenakten und Bilddaten schnell verarbeiten und den Radiologen potenziell umfassende Einblicke in einem Bruchteil der Zeit bieten. Contrary to early concerns about AI replacing radiology jobs, LLMs – or at least how we see them developing – are not intended to replace human expertise, but rather to enhance and augment it.