Die Ethik von ChatGPT in der Medizin und im Gesundheitswesen: Eine systematische Überprüfung großer Sprachmodelle (LLMs)

Concepts de base

Große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT bieten zwar vielversprechende Anwendungsmöglichkeiten in der Medizin und im Gesundheitswesen, sind aber auch mit erheblichen ethischen Bedenken verbunden, die sorgfältig abgewogen werden müssen.

Résumé

Die Studie gibt einen umfassenden Überblick über die derzeitigen Anwendungsfelder von LLMs im Gesundheitswesen und die damit verbundenen ethischen Überlegungen.
Klinische Anwendungen: LLMs können bei der Risikoanalyse, Diagnosestellung und Behandlungsplanung unterstützen, bergen aber Risiken wie Verzerrungen, Halluzinationen und mangelnde Transparenz, die zu Schäden für Patienten führen können. Eine sorgfältige menschliche Überwachung und Validierung der Ergebnisse ist daher unerlässlich.
Patientenunterstützung: LLMs können Patienten bei der Informationsbeschaffung und Symptomeinschätzung unterstützen, allerdings besteht auch hier die Gefahr von Fehlinformationen. Die Verwendung durch Laien erfordert besondere Vorsichtsmaßnahmen.
Unterstützung von Fachkräften und Forschung: LLMs können administrative Aufgaben erleichtern und die Forschung beschleunigen, bergen aber Risiken für die Integrität wissenschaftlicher Prozesse durch Verzerrungen und Halluzinationen.
Öffentliche Gesundheit: LLMs können den Zugang zu Gesundheitsinformationen verbessern, aber auch zur Verbreitung schädlicher Fehlinformationen missbraucht werden. Ihre kommerzielle Natur kann zudem die Zugänglichkeit und Erschwinglichkeit beeinträchtigen.
Insgesamt erfordert der Einsatz von LLMs im Gesundheitswesen eine sorgfältige Abwägung der Chancen und Risiken sowie die Entwicklung ethischer Leitlinien, die den vielfältigen Anwendungskontexten und Nutzerperspektiven Rechnung tragen.

Stats

"LLMs könnten zu direkten Schäden für Patienten oder Ärzten gefährliche Rechtfertigungen und Begründungen für ihre Entscheidungen liefern."
"Der Ausgang hängt letztendlich von der Fähigkeit der Ärzte ab, Ungenauigkeiten zu erkennen und zu identifizieren."
"Trotz dieser Schwierigkeiten erfolgt der Einsatz von LLMs weitgehend in Abwesenheit von Richtlinien, Empfehlungen und Kontrolle."
"Die Verwendung solcher Technologien führt unweigerlich zu Verzerrungen und Verzerrungen in den Forschungsabläufen, so dass die Forscher wachsam bleiben müssen, um eine unangemessene Beeinflussung durch diese Technologien zu verhindern."

Citations

"LLMs könnten zu direkten Schäden für Patienten oder Ärzten gefährliche Rechtfertigungen und Begründungen für ihre Entscheidungen liefern."
"Der Ausgang hängt letztendlich von der Fähigkeit der Ärzte ab, Ungenauigkeiten zu erkennen und zu identifizieren."
"Trotz dieser Schwierigkeiten erfolgt der Einsatz von LLMs weitgehend in Abwesenheit von Richtlinien, Empfehlungen und Kontrolle."
"Die Verwendung solcher Technologien führt unweigerlich zu Verzerrungen und Verzerrungen in den Forschungsabläufen, so dass die Forscher wachsam bleiben müssen, um eine unangemessene Beeinflussung durch diese Technologien zu verhindern."

Idées clés tirées de

The Ethics of ChatGPT in Medicine and Healthcare

by Joschka Halt... à arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14473.pdf

Questions plus approfondies

Wie können ethische Leitlinien für den Einsatz von LLMs im Gesundheitswesen so gestaltet werden, dass sie den vielfältigen Anwendungskontexten und Nutzerperspektiven Rechnung tragen?

Um ethische Leitlinien für den Einsatz von Large Language Models (LLMs) im Gesundheitswesen angemessen zu gestalten, müssen verschiedene Aspekte berücksichtigt werden. Zunächst sollten die Leitlinien flexibel genug sein, um den vielfältigen Anwendungskontexten gerecht zu werden. Dies bedeutet, dass sie sowohl klinische Anwendungen als auch die Unterstützung von Gesundheitsfachkräften, Patienten und Forschern abdecken sollten. Die Leitlinien sollten klare Richtlinien für den Umgang mit sensiblen Gesundheitsdaten, den Schutz der Privatsphäre, die Gewährleistung von Transparenz und Fairness sowie die Sicherheit und Effektivität von LLMs enthalten.
Darüber hinaus ist es wichtig, die verschiedenen Nutzerperspektiven zu berücksichtigen. Gesundheitsfachkräfte, Patienten, Forscher und die breite Öffentlichkeit haben unterschiedliche Bedürfnisse, Erwartungen und Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von LLMs im Gesundheitswesen. Die Leitlinien sollten daher auf die spezifischen Anforderungen und Bedenken dieser verschiedenen Nutzergruppen eingehen und klare Handlungsanweisungen für den verantwortungsvollen Einsatz von LLMs in ihren jeweiligen Kontexten bieten.
Durch eine partizipative Gestaltung der ethischen Leitlinien, die verschiedene Interessengruppen einbezieht und auf deren Feedback basiert, kann sichergestellt werden, dass die Leitlinien sowohl umfassend als auch praxisnah sind. Es ist entscheidend, dass die Leitlinien kontinuierlich überprüft und aktualisiert werden, um den sich entwickelnden Anwendungskontexten und Nutzerperspektiven gerecht zu werden.

Welche Argumente sprechen dafür, den derzeitigen experimentellen Einsatz von LLMs im Gesundheitswesen als gerechtfertigt und notwendig anzusehen?

Der derzeitige experimentelle Einsatz von Large Language Models (LLMs) im Gesundheitswesen kann als gerechtfertigt und notwendig angesehen werden aus mehreren Gründen:

Potenzielle Vorteile: LLMs haben das Potenzial, die Effizienz im Gesundheitswesen zu steigern, die Qualität der Patientenversorgung zu verbessern und die Forschung zu beschleunigen. Durch ihre Fähigkeit, große Mengen unstrukturierter Daten zu analysieren und personalisierte Empfehlungen zu geben, können LLMs dazu beitragen, bessere klinische Entscheidungen zu treffen und die Gesundheitsversorgung zu optimieren.

Innovationspotenzial: Der experimentelle Einsatz von LLMs ermöglicht es, neue Anwendungen und Einsatzmöglichkeiten in verschiedenen Bereichen des Gesundheitswesens zu erforschen. Dies kann zu innovativen Lösungen führen, die bisherige Praktiken verbessern und neue Erkenntnisse generieren.

Forschungsfortschritt: LLMs bieten die Möglichkeit, komplexe medizinische Fragestellungen zu untersuchen und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Durch den experimentellen Einsatz von LLMs können Forscher neue Wege der Datenauswertung und -interpretation erkunden, die zu Fortschritten in der medizinischen Forschung führen können.

Notwendigkeit der Anpassung: Angesichts der sich ständig weiterentwickelnden Technologielandschaft ist es wichtig, dass das Gesundheitswesen Schritt hält und innovative Technologien wie LLMs erforscht. Der experimentelle Einsatz ermöglicht es, die Anpassungsfähigkeit des Gesundheitswesens an neue Technologien zu testen und zu verbessern.

Insgesamt kann der experimentelle Einsatz von LLMs im Gesundheitswesen als gerechtfertigt angesehen werden, da er das Potenzial hat, die Gesundheitsversorgung zu transformieren, die Forschung voranzutreiben und innovative Lösungen für komplexe medizinische Herausforderungen zu bieten.

Inwiefern können Erkenntnisse aus der Soziologie über den Umgang mit disruptiven Technologien dazu beitragen, den Einsatz von LLMs im Gesundheitswesen ethisch verantwortungsvoll zu gestalten?

Erkenntnisse aus der Soziologie über den Umgang mit disruptiven Technologien können dazu beitragen, den Einsatz von Large Language Models (LLMs) im Gesundheitswesen ethisch verantwortungsvoll zu gestalten, indem sie auf folgende Weise berücksichtigt werden:

Technikfolgenabschätzung: Soziologische Ansätze zur Technikfolgenabschätzung können dazu beitragen, potenzielle Auswirkungen und Risiken des Einsatzes von LLMs im Gesundheitswesen frühzeitig zu identifizieren und zu bewerten. Durch die Analyse sozialer, kultureller und ethischer Aspekte können präventive Maßnahmen ergriffen werden, um negative Folgen zu minimieren.

Partizipative Gestaltung: Soziologische Konzepte der partizipativen Technikgestaltung können dazu beitragen, die verschiedenen Interessengruppen im Gesundheitswesen in den Entscheidungsprozess einzubeziehen. Durch die Einbeziehung von Gesundheitsfachkräften, Patienten, Forschern und der breiten Öffentlichkeit können ethische Leitlinien und Richtlinien entwickelt werden, die den Bedürfnissen und Anliegen aller Beteiligten gerecht werden.

Machtstrukturen und Ungleichheiten: Soziologische Analysen von Machtstrukturen und sozialen Ungleichheiten können dazu beitragen, die potenziellen Auswirkungen des Einsatzes von LLMs auf bestehende Ungleichheiten im Gesundheitswesen zu verstehen. Durch die Berücksichtigung von sozialen Determinanten der Gesundheit und strukturellen Ungleichheiten können Maßnahmen entwickelt werden, um eine gerechte und inklusive Nutzung von LLMs sicherzustellen.

Ethik und Verantwortung: Soziologische Perspektiven auf Ethik und Verantwortung können dazu beitragen, die ethischen Implikationen des Einsatzes von LLMs im Gesundheitswesen zu reflektieren und zu adressieren. Durch die Betrachtung von sozialen Normen, Werten und Verantwortlichkeiten können ethische Leitlinien entwickelt werden, die eine verantwortungsvolle Nutzung von LLMs gewährleisten.

Insgesamt können Erkenntnisse aus der Soziologie dazu beitragen, den Einsatz von LLMs im Gesundheitswesen in Einklang mit ethischen Prinzipien und gesellschaftlichen Werten zu gestalten, um eine positive und nachhaltige Wirkung auf das Gesundheitssystem zu erzielen.