Die Zukunft der medizinischen Facharbeit: Large Language Models (LLMs) im klinischen Alltag der Ärzte

Die Zukunft der Gesundheitsversorgung: Der Einsatz von Large Language Models (LLMs) in der klinischen Praxis

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und insbesondere von Large Language Models (LLMs) steht vor der Tür, um den Arbeitsalltag von Ärzten erheblich zu verändern. Scott Gottlieb, ehemaliger FDA-Kommissar unter der Trump-Administration, äußerte sich auf dem 3. jährlichen Gipfel zur Zukunft der ländlichen Gesundheitsversorgung in Sioux Falls, South Dakota, optimistisch über die Rolle von LLMs im Gesundheitswesen.

LLMs und ihre Leistungsfähigkeit

Gottlieb verwies auf eine aktuelle Studie, die in Zusammenarbeit mit dem American Enterprise Institute, einem center-rechts orientierten Think Tank, durchgeführt wurde. In dieser Studie wurden fünf führende LLMs, darunter OpenAI’s ChatGPT-4o und Googles Gemini Advanced, auf die Probe gestellt. Es wurden 50 Fragen aus dem US Medical Licensing Examination (USMLE) präsentiert. Die Ergebnisse waren beeindruckend: ChatGPT-4o erzielte die beste Genauigkeit von 98%, während andere LLMs ein Genauigkeitsniveau zwischen 84% und 90% erreichten.

Ein neues Werkzeug für Ärzte

Diese Ergebnisse sind besonders relevant, da ein Bestehen des USMLE nur bei einer Genauigkeitsrate von etwa 60% möglich ist. Angesichts des aktuellen technologischen Fortschritts sieht Gottlieb die Möglichkeit, LLMs zur Unterstützung bei komplexen medizinischen Fällen zu nutzen. Gerade in Notfallsituationen, wie etwa wenn ein Medizinstudent nachts um Hilfe für einen komplizierten Fall gebeten wird, könnten LLMs entscheidende Unterstützung bieten.

Gottlieb betonte jedoch, dass viele Ärzte gegenwärtig noch nicht von diesen Technologien profitieren können. Der Mangel an geeigneten, HIPAA-konformen Lösungen innerhalb der Gesundheitssysteme hinderte viele Mediziner daran, LLMs effektiv zu nutzen.

Zukünftige Entwicklungen in der medizinischen KI

Die Forschung von Gottlieb geht weiter: Sie verwenden klinische Vignetten aus dem New England Journal of Medicine, um herauszufinden, wie LLMs Diagnosen stellen können. Bisher hat ChatGPT-4o eine beeindruckende Genauigkeitsrate von 100% erreicht und kann sogar die Gründe für unterschiedliche diagnostische Überlegungen erklären.

Gottlieb appelliert an die Gesundheitsgemeinschaft, über den Einsatz von LLMs nachzudenken. Er sieht die Notwendigkeit, diese Technologien zeitnah in der klinischen Entscheidungsfindung zu implementieren. Die Herausforderung liegt jedoch darin, diese Systeme so anzupassen, dass sie lokale Gesundheitsdaten und Datenschutzrichtlinien einhalten.

Fazit

Die Integration von LLMs in die klinische Praxis hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Ärzte täglich arbeiten, grundlegend zu verändern. Trotz der Hürden bei der Implementierung ist es nur eine Frage der Zeit, bis diese Technologien in breitem Umfang eingesetzt werden. Es bleibt spannend zu beobachten, wie sich der Einsatz von KI im Gesundheitswesen weiterentwickeln wird und welche Möglichkeiten sich für die Verbesserung der Patientenversorgung ergeben.

Bild: Sanford Health