In einem kürzlich veröffentlichten Review-Artikel im npj Digital Medicine untersuchten Forscher die ethischen Implikationen der Nutzung von Large Language Models (LLMs) im Gesundheitswesen durch eine systematische Überprüfung. Die Schlussfolgerungen zeigen, dass LLMs zwar signifikante Vorteile wie verbesserte Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung bieten, aber bestehende ethische Bedenken bezüglich Fairness, Voreingenommenheit, Transparenz und Datenschutz die Notwendigkeit definierter ethischer Leitlinien und menschlicher Aufsicht bei ihrer Anwendung betonen.
Hintergrund
LLMs haben aufgrund ihrer fortgeschrittenen KI-Fähigkeiten ein großes Interesse geweckt, das sich besonders seit der Veröffentlichung von OpenAI ChatGPT im Jahr 2022 gezeigt hat. Diese Technologie hat sich rasch in verschiedene Sektoren, einschließlich Medizin und Gesundheitswesen, ausgebreitet und zeigt vielversprechende Ergebnisse für klinische Entscheidungsfindung, Diagnose und Patientenkommunikation.
Trotz ihres Potenzials sind ethische Bedenken laut geworden. Frühere Forschungen haben Risiken wie die Verbreitung ungenauer medizinischer Informationen, Datenschutzverletzungen beim Umgang mit sensiblen Patientendaten und die Fortführung von Vorurteilen aufgrund von Geschlecht, Kultur oder Rasse aufgezeigt.
Methoden
In dieser systematischen Überprüfung haben Forscher die ethische Landschaft rund um die Rolle von LLMs im Gesundheitswesen kartiert, um potenzielle Nutzen und Schäden zu identifizieren und zukünftige Diskussionen, Richtlinien und Leitlinien zu informieren, die eine ethische Nutzung von LLMs regeln sollen.
Die Forscher führten eine Überprüfung des Protokolls zu praktischen Anwendungen und ethischen Überlegungen durch, das im Internationalen Prospektiven Register für Systematische Überprüfungen registriert wurde. Eine ethische Genehmigung war nicht erforderlich.
Ergebnisse
Die Studie analysierte 53 Artikel, um die ethischen Implikationen von LLMs und deren Anwendungen im Gesundheitswesen zu untersuchen. Vier Hauptthemen wurden identifiziert: klinische Anwendungen, Patientenunterstützungsanwendungen, Unterstützung von Gesundheitspersonal und öffentliche Gesundheitsperspektiven.
Klinische Anwendungen zeigen das Potenzial von LLMs bei der Unterstützung bei der ersten Patientendiagnose und -triage sowie bei der Verwendung von prädiktiver Analyse zur Identifizierung von Gesundheitsrisiken und zur Empfehlung von Behandlungen. Bedenken bestehen hinsichtlich ihrer Genauigkeit und möglicher Voreingenommenheit in ihren Entscheidungsprozessen.
Patientenunterstützungsanwendungen konzentrieren sich darauf, Einzelpersonen beim Zugang zu medizinischen Informationen, der Symptomverwaltung und der Navigation im Gesundheitssystem zu unterstützen. Obwohl LLMs die Gesundheitskompetenz und die Kommunikation über Sprachbarrieren hinweg verbessern können, bleiben der Datenschutz und die Zuverlässigkeit der von diesen Modellen generierten medizinischen Ratschläge erhebliche ethische Aspekte.
Fazit
Obwohl LLMs vielversprechende Fortschritte im Gesundheitswesen darstellen, erfordert ihre ethische Anwendung sorgfältige Überlegung hinsichtlich Voreingenommenheit, Datenschutzbedenken und der Notwendigkeit menschlicher Aufsicht, um potenzielle Schäden zu mildern und einen gerechten Zugang und die Sicherheit der Patienten zu gewährleisten. Die Forscher fanden heraus, dass LLMs wie ChatGPT im Gesundheitswesen weit verbreitet erforscht werden, um ihre Effizienz und die Patientenversorgung zu verbessern, indem sie große Datensätze schnell analysieren und personalisierte Informationen bereitstellen. Ethische Bedenken, darunter Voreingenommenheit, Transparenzprobleme und die Erzeugung von irreführenden Informationen, die Halluzinationen genannt werden, bestehen jedoch weiterhin und können schwerwiegende Folgen in klinischen Umgebungen haben. Die Studie steht im Einklang mit weiteren Forschungen zur KI-Ethik und betont die Komplexität und Risiken des Einsatzes von KI im Gesundheitswesen. Zu den Stärken dieser Studie zählen eine umfassende Literaturrecherche und eine strukturierte Kategorisierung von LLM-Anwendungen und ethischen Fragestellungen. Limitationen bestehen in der sich entwickelnden Natur der ethischen Prüfung in diesem Bereich, der Abhängigkeit von Preprint-Quellen und der Dominanz von Perspektiven aus Nordamerika und Europa. Zukünftige Forschungen sollten sich auf die Definition robuster ethischer Leitlinien, die Verbesserung der Algorithmus-Transparenz und die Sicherstellung eines gerechten Einsatzes von LLMs in globalen Gesundheitskontexten konzentrieren.