Anwendung von ChatGPT in Bioinformatik und Biomedizinischer Informatik: Rückblick auf das erste Jahr

Core Concepts

Das Jahr 2023 markierte einen bedeutenden Anstieg der Erforschung der Anwendung von Large Language Model (LLM) Chatbots, insbesondere ChatGPT, in verschiedenen Disziplinen. Wir haben die Anwendungen von ChatGPT in verschiedenen Bereichen der Bioinformatik und Biomedizinischen Informatik im Laufe des Jahres untersucht und dabei die derzeitigen Stärken und Grenzen dieses Chatbots in der Bioinformatik aufgezeigt sowie Einblicke in mögliche Entwicklungswege für die Zukunft gewonnen.

Abstract

In dieser Übersichtsarbeit werden die jüngsten Fortschritte, hauptsächlich innerhalb des Jahres 2023, bei der Anwendung von ChatGPT in einem breiten Spektrum von Themen der Bioinformatik und Biomedizinischen Informatik zusammengefasst, darunter Omics, Genetik, Biomedizinisches Textmining, Arzneimittelentdeckung, Biomedizinische Bildverarbeitung, Bioinformatik-Programmierung und Bioinformatik-Ausbildung.
Für den Bereich Omics wird gezeigt, wie ChatGPT bei der Annotation von Zelltypen in Einzelzell-RNA-Sequenzierungsdaten sowie bei der Identifizierung von offenen Leserahmen in DNA-Sequenzen eingesetzt werden kann. Im Bereich Genetik wird diskutiert, wie ChatGPT in der genetischen Beratung eingesetzt wird und welche Herausforderungen sich dabei ergeben.
Im Bereich des Biomedizinischen Textminings werden Evaluierungen der Leistungsfähigkeit von ChatGPT in verschiedenen Aufgaben wie Namensnennung, Beziehungsextraktion, Dokumentklassifizierung und Frage-Antwort-Systemen präsentiert. Darüber hinaus werden Ansätze zur Verbesserung der Leistung durch Prompt-Engineering und die Integration von Domänenwissen diskutiert.
Für den Bereich der Arzneimittelentdeckung werden Beispiele und Werkzeuge vorgestellt, die einen menschenzentrierten Ansatz für den zuverlässigen Einsatz von ChatGPT unterstützen. Außerdem werden Fortschritte bei der strategischen Prompt-Gestaltung unter Verwendung von In-Context-Learning sowie bei der aufgaben- und instruktionsbasierten Feinabstimmung von Grundmodellen beschrieben.
Im Bereich der Biomedizinischen Bildverarbeitung wird gezeigt, wie multimodale KI-Modelle wie GPT-4V bei Aufgaben wie der Beantwortung visueller Fragen zu biomedizinischen Bildern eingesetzt werden können, aber auch die Einschränkungen dieser Modelle diskutiert.
Für die Bioinformatik-Programmierung wird das Konzept des "Prompt Bioinformatics" eingeführt, bei dem Nutzer natürlichsprachliche Anweisungen verwenden, um Chatbots für zuverlässige und reproduzierbare bioinformatische Datenanalysen durch Codegenerierung zu nutzen. Hierbei werden Anwendungsbeispiele, Herausforderungen und Lösungsansätze präsentiert.
Abschließend wird die Verwendung von Chatbots in der Bioinformatik-Ausbildung diskutiert, wobei Potenziale, Risiken und Empfehlungen für den verantwortungsvollen Einsatz dieser Technologie aufgezeigt werden.

Stats

"In 2023 allein wurden bei der Suche mit dem Schlüsselwort "ChatGPT" mindestens 2.074 Manuskripte in PubMed indexiert."
"Eine Suche auf PubMed mit den Schlüsselwörtern "ChatGPT" und "Bioinformatik" ergab jedoch nur 30 Veröffentlichungen."
"Bei der Bewertung von ChatGPT-4 auf dem GeneTuring-Datensatz zeigten sich Herausforderungen bei Fragen zu SNPs und Ausrichtungen."
"Beim Testen von ChatGPT-3.5 und ChatGPT-4 auf dem DDI-Korpus erreichte ChatGPT eine F1-Punktzahl von 52%."
"In einer Studie, die ChatGPT-4 bei der Vorhersage und Erläuterung von Arzneimittel-Arzneimittel-Interaktionen bewertete, wurde eine Genauigkeit von 50-60% erreicht, was eine Verbesserung von 20-30% durch weitere Optimierung zeigte."

Quotes

"Die Freisetzung von ChatGPT an die Öffentlichkeit gegen Ende des Jahres 2022 markierte eine neue Ära in der KI."
"Überraschenderweise ergab eine Suche auf PubMed mit den Schlüsselwörtern "ChatGPT" und "Bioinformatik" nur 30 Veröffentlichungen."
"Evaluierungen von ChatGPT-4 auf dem GeneTuring-Datensatz zeigten Herausforderungen bei Fragen zu SNPs und Ausrichtungen."
"Beim Testen von ChatGPT-3.5 und ChatGPT-4 auf dem DDI-Korpus erreichte ChatGPT eine F1-Punktzahl von 52%."
"In einer Studie, die ChatGPT-4 bei der Vorhersage und Erläuterung von Arzneimittel-Arzneimittel-Interaktionen bewertete, wurde eine Genauigkeit von 50-60% erreicht, was eine Verbesserung von 20-30% durch weitere Optimierung zeigte."

Key Insights Distilled From

Bioinformatics and Biomedical Informatics with ChatGPT

by Jinge Wang,Z... at arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15274.pdf

Deeper Inquiries

Wie können die Stärken von ChatGPT in der Bioinformatik und Biomedizinischen Informatik noch besser genutzt werden, ohne die Risiken zu erhöhen?

Um die Stärken von ChatGPT in der Bioinformatik und Biomedizinischen Informatik optimal zu nutzen, ohne die Risiken zu erhöhen, können folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Verbesserung der Prompt-Engineering-Strategien: Durch die gezielte Gestaltung von Eingabeinstruktionen können die Antworten von ChatGPT präziser und zuverlässiger gemacht werden. Die Integration von Beispielen in die Prompts und die Verwendung von Strategien wie CoT-Reasoning haben sich als effektive Methoden erwiesen, um die Leistung von ChatGPT zu verbessern.

Mensch-in-der-Schleife-Ansatz: Die Zusammenarbeit zwischen menschlichen Experten und ChatGPT kann die Qualität der Antworten verbessern. Durch die Bereitstellung von Feedback durch menschliche Operatoren können Fehler korrigiert und die Genauigkeit der generierten Inhalte erhöht werden.

Entwicklung von Benchmarks und Evaluierungsmethoden: Die Schaffung umfassender Benchmarks und Evaluierungsmethoden, die eine Vielzahl von Bioinformatik-Aufgaben abdecken, ist entscheidend. Diese Benchmarks sollten realitätsnahe Szenarien widerspiegeln und die Leistung von ChatGPT objektiv bewerten.

Integration von externem Fachwissen: Die Einbindung von externem Fachwissen, beispielsweise aus Wissensdatenbanken oder Literaturquellen, kann die Zuverlässigkeit der Antworten von ChatGPT erhöhen. Dies kann durch Retrieval-augmented generation (RAG) erreicht werden.

Schulung von Benutzern: Benutzer sollten darin geschult werden, effektive Prompts zu erstellen und die Antworten von ChatGPT kritisch zu bewerten. Dies kann dazu beitragen, die Qualität der Interaktionen mit dem Chatbot zu verbessern.

Welche ethischen und rechtlichen Überlegungen müssen bei der Integration von Chatbots in sensible Bereiche wie das Gesundheitswesen berücksichtigt werden?

Bei der Integration von Chatbots in sensible Bereiche wie das Gesundheitswesen müssen folgende ethische und rechtliche Überlegungen berücksichtigt werden:

Datenschutz und Vertraulichkeit: Es ist entscheidend, sicherzustellen, dass sensible Gesundheitsdaten angemessen geschützt und vertraulich behandelt werden. Chatbots müssen den geltenden Datenschutzbestimmungen entsprechen und sicherstellen, dass die Privatsphäre der Nutzer gewahrt bleibt.

Haftung und Verantwortung: Bei der Verwendung von Chatbots im Gesundheitswesen müssen klare Verantwortlichkeiten festgelegt werden. Es sollte deutlich sein, wer im Falle von Fehlern oder Schäden durch den Chatbot haftbar ist.

Transparenz und Erklärbarkeit: Nutzer sollten darüber informiert werden, dass sie mit einem Chatbot interagieren und wie die Technologie funktioniert. Die Entscheidungsfindung des Chatbots sollte nachvollziehbar sein, insbesondere bei medizinischen Empfehlungen.

Ethik in der KI: Die Entwicklung und Nutzung von Chatbots im Gesundheitswesen sollte ethischen Grundsätzen folgen. Dies umfasst die Vermeidung von Voreingenommenheit, Diskriminierung und die Gewährleistung von Fairness und Gerechtigkeit in den Ergebnissen.

Regulatorische Anforderungen: Chatbots im Gesundheitswesen müssen möglicherweise bestimmten regulatorischen Anforderungen entsprechen, insbesondere im Hinblick auf medizinische Geräte oder die Verarbeitung von Gesundheitsdaten.

Wie können Benchmarks und Evaluierungsmethoden entwickelt werden, um die Leistungsfähigkeit von Chatbots in der Bioinformatik umfassend und aussagekräftig zu beurteilen?

Um die Leistungsfähigkeit von Chatbots in der Bioinformatik umfassend und aussagekräftig zu bewerten, können Benchmarks und Evaluierungsmethoden wie folgt entwickelt werden:

Vielfalt der Aufgaben: Die Benchmarks sollten eine Vielzahl von Bioinformatik-Aufgaben abdecken, um die Vielseitigkeit und Anpassungsfähigkeit der Chatbots zu testen. Dazu gehören Aufgaben wie Genomannotation, Protein-Protein-Interaktionsvorhersage, und Pathway-Mining.

Realitätsnahe Szenarien: Die Benchmarks sollten realitätsnahe Szenarien widerspiegeln, die in der bioinformatischen Forschung und Praxis relevant sind. Dies gewährleistet, dass die Leistung der Chatbots in realen Anwendungsfällen getestet wird.

Objektive Bewertungskriterien: Es sollten klare und objektive Bewertungskriterien festgelegt werden, um die Leistung der Chatbots zu bewerten. Dazu gehören Metriken wie Genauigkeit, Effizienz, Fehlerbehandlung und Lesbarkeit des generierten Codes.

Community-Feedback: Die Entwicklung von Benchmarks sollte unter Einbeziehung der Bioinformatik-Community erfolgen, um sicherzustellen, dass die Benchmarks relevant und aussagekräftig sind. Das Feedback von Experten kann dazu beitragen, die Qualität der Benchmarks zu verbessern.

Vergleich mit SOTA-Modellen: Die Benchmarks sollten es ermöglichen, die Leistung der Chatbots mit State-of-the-Art-Modellen zu vergleichen, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu bewerten und potenzielle Verbesserungsbereiche zu identifizieren.