Eine Umfrage zu großen Sprachmodellen in der Medizin: Fortschritt, Anwendung und Herausforderung

Core Concepts

Große Sprachmodelle haben das Potenzial, die medizinische Praxis zu revolutionieren und die Patientenversorgung zu verbessern.

Abstract

Die Umfrage untersucht die Entwicklung und Anwendung großer Sprachmodelle in der Medizin. Es werden die Prinzipien der medizinischen Sprachmodelle, verschiedene medizinische Aufgaben, klinische Anwendungen und Herausforderungen behandelt. Die Struktur umfasst die Einführung, die Prinzipien der medizinischen großen Sprachmodelle, medizinische Aufgaben, klinische Anwendungen, Herausforderungen und zukünftige Richtungen. Einleitung: Vorstellung großer Sprachmodelle in der Medizin. Prinzipien der medizinischen großen Sprachmodelle: Pre-Training, Feinabstimmung und Anregung. Medizinische Aufgaben: Unterscheidungsaufgaben und generative Aufgaben. Klinische Anwendungen: Von medizinischer Diagnose bis zur Unterstützung der psychischen Gesundheit. Herausforderungen: Halluzination, Mangel an Bewertungsmaßstäben, ethische und rechtliche Bedenken. Zukünftige Richtungen: Neue Benchmarks, multimodale Integration, medizinische Agenten und interdisziplinäre Zusammenarbeit.

Stats

"MedPaLM-2 [11] und MedPrompt [12] haben eine Wettbewerbsgenauigkeit von 86,5 bzw. 90,2 im Vergleich zu menschlichen Experten (87,0) in der US-amerikanischen medizinischen Lizenzprüfung (USMLE) erreicht." "LLMs wie ChatDoctor [15], MedAlpaca [16], PMC-LLaMA [13], BenTsao [17] und Clinical Camel [18] wurden auf der Grundlage allgemein verfügbarer großer Sprachmodelle eingeführt."

Quotes

"Große Sprachmodelle haben das Potenzial, die medizinische Praxis zu revolutionieren und die Patientenversorgung zu verbessern."

Key Insights Distilled From

A Survey of Large Language Models in Medicine

by Hongjian Zho... at arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.05112.pdf

Deeper Inquiries

Wie können medizinische LLMs effektiv in der klinischen Praxis eingesetzt werden?

Um medizinische LLMs effektiv in der klinischen Praxis einzusetzen, müssen verschiedene Schritte unternommen werden: Entwicklung von maßgeschneiderten LLMs: Es ist wichtig, LLMs speziell für den medizinischen Bereich zu entwickeln, die auf den Bedürfnissen und Anforderungen der klinischen Praxis basieren. Dies kann durch Pre-Training, Feinabstimmung und Prompting erreicht werden, um sicherzustellen, dass die Modelle medizinisches Wissen und Terminologie verstehen und korrekt anwenden können. Integration in klinische Workflows: Die LLMs sollten nahtlos in die bestehenden klinischen Workflows integriert werden, um den Ärzten bei der Diagnose, Behandlungsplanung und Entscheidungsfindung zu unterstützen. Dies kann durch die Entwicklung von benutzerfreundlichen Schnittstellen und Anwendungen erfolgen. Validierung und Evaluierung: Es ist entscheidend, die Leistung der medizinischen LLMs in klinischen Szenarien zu validieren und zu evaluieren, um sicherzustellen, dass sie genaue und zuverlässige Ergebnisse liefern. Dies kann durch klinische Studien und Tests mit realen Patientendaten erfolgen. Schulung und Schulung des medizinischen Personals: Das medizinische Personal sollte in der Verwendung von LLMs geschult werden, um ihr Verständnis für die Modelle zu verbessern und sicherzustellen, dass sie sie effektiv in ihrer täglichen Praxis einsetzen können. Durch die effektive Integration und Nutzung von medizinischen LLMs in der klinischen Praxis können Ärzte von verbesserten Diagnosen, personalisierten Behandlungsplänen und einer insgesamt besseren Patientenversorgung profitieren.

Welche ethischen und rechtlichen Bedenken ergeben sich aus der Verwendung von medizinischen LLMs?

Bei der Verwendung von medizinischen LLMs ergeben sich verschiedene ethische und rechtliche Bedenken, darunter: Datenschutz und Vertraulichkeit: Die Verwendung von LLMs erfordert den Zugriff auf sensible Patientendaten, was Datenschutz- und Vertraulichkeitsfragen aufwirft. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass die Daten sicher gespeichert und verarbeitet werden, um die Privatsphäre der Patienten zu schützen. Bias und Fairness: LLMs können aufgrund von Voreingenommenheit in den Trainingsdaten unfaire oder diskriminierende Ergebnisse liefern. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass die Modelle fair und ausgewogen sind und keine Vorurteile gegenüber bestimmten Patientengruppen aufweisen. Haftung und Verantwortung: Bei der Verwendung von LLMs in der medizinischen Praxis stellt sich die Frage nach der Haftung im Falle von Fehlern oder falschen Diagnosen. Es ist wichtig, klare Richtlinien und Verantwortlichkeiten festzulegen, um die rechtliche Verantwortung zu klären. Transparenz und Erklärbarkeit: LLMs sind oft komplexe Modelle, deren Entscheidungsfindung schwer nachvollziehbar sein kann. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass die Modelle transparent sind und ihre Entscheidungen erklärt werden können, insbesondere in kritischen medizinischen Situationen. Durch die Berücksichtigung dieser ethischen und rechtlichen Bedenken können medizinische LLMs verantwortungsbewusst und ethisch in der klinischen Praxis eingesetzt werden.

Wie können medizinische LLMs dazu beitragen, die Zusammenarbeit zwischen Klinikern und KI-Forschern zu verbessern?

Die Verwendung von medizinischen LLMs kann die Zusammenarbeit zwischen Klinikern und KI-Forschern auf verschiedene Weisen verbessern: Wissensaustausch: Medizinische LLMs können dazu beitragen, medizinisches Wissen und Fachkenntnisse zwischen Klinikern und KI-Forschern auszutauschen. Durch die gemeinsame Nutzung von Daten und Erkenntnissen können beide Seiten voneinander lernen und ihr Verständnis für komplexe medizinische Probleme vertiefen. Effizienzsteigerung: Die Nutzung von LLMs kann die Effizienz bei der Diagnosestellung, Behandlungsplanung und Entscheidungsfindung verbessern. Kliniker können von den schnellen und präzisen Analysen der Modelle profitieren, während KI-Forscher von den klinischen Einblicken und Erfahrungen der Kliniker lernen können. Innovationsförderung: Die Zusammenarbeit zwischen Klinikern und KI-Forschern bei der Entwicklung und Anwendung von medizinischen LLMs kann zu innovativen Lösungen und neuen Erkenntnissen führen. Durch den Austausch von Ideen und Fachwissen können neue Ansätze zur Verbesserung der Patientenversorgung entstehen. Durch die enge Zusammenarbeit zwischen Klinikern und KI-Forschern bei der Nutzung von medizinischen LLMs können Synergien geschaffen werden, die zu besseren Ergebnissen, innovativen Lösungen und einer insgesamt verbesserten Gesundheitsversorgung führen.