Innovation im Gesundheitswesen: Wie NLP und LLMs die Zukunft gestalten
Die fortschreitende Digitalisierung bietet großes Potenzial im Gesundheitswesen. Von elektronischen Krankenakten bis hin zu telemedizinischen Lösungen verändern digitale Technologien die Art und Weise, wie wir die Gesundheitsversorgung erleben, grundlegend. Ein wichtiger Bestandteil dieser Transformation ist Natural Language Processing (NLP) in Verbindung mit Large Language Models (LLMs). In diesem Blogartikel beschreiben wir, wie diese Technologien die Digitalisierung im Gesundheitswesen vorantreiben und welche Chancen, aber auch Herausforderungen sich daraus ergeben.
Die Bedeutung von NLP und LLMs im Gesundheitswesen
1. Automatisierte Dokumentation
Eine der bedeutendsten Anwendungen von NLP und LLMs im Gesundheitswesen ist die automatisierte Dokumentation. Das medizinische Personal verbringt oft Stunden damit, Patient:innenakten und Berichte zu verfassen. Mit Hilfe von NLP automatisieren wir diese Aufgaben schon heute. Diese Technologien sind z. B. in der Lage, gesprochene Informationen in Text umzuwandeln und gleichzeitig relevante medizinische Begriffe und Codes zu identifizieren. Dies spart nicht nur Zeit, sondern reduziert auch das Risiko von Fehlern in der Dokumentation.
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2. Diagnose-Unterstützung
LLMs wie GPT-4 besitzen beeindruckende Fähigkeiten in der Textverarbeitung und dem Textverständnis. Diese Fähigkeiten könnten perspektivisch genutzt werden, um Ärzt:innen bei der Diagnose von Krankheiten und der Erstellung von Behandlungsplänen zu helfen. Mit Zugriff auf umfangreiche Datenbanken medizinischer Literatur und Krankenakten ist es denn LLMs möglich, relevante Informationen zu liefern und sogar alternative Diagnosen vorzuschlagen. Dies würde dazu beitragen, die Genauigkeit der Diagnosen zu verbessern und die Versorgung der Patient:innen zu optimieren.
3. Personalisierte Medizin
Ein weiterer Bereich, in dem NLP und LLMs künftig eine wichtige Rolle spielen könnten, ist die personalisierte Medizin. Durch die Analyse von Patient:innendaten, einschließlich der Krankengeschichte und der Kombination mit den Daten aus Wearables, können diese Technologien maßgeschneiderte Behandlungspläne erstellen. Dies ermöglicht es Ärzt:innen, Therapien und Medikamente individuell auf die Bedürfnisse jeder:s Patient:in abzustimmen, was die Wirksamkeit der Behandlung erhöht und Nebenwirkungen minimiert.
Herausforderungen und Bedenken
Obwohl NLP und LLMs enorme Chancen im Gesundheitswesen bieten, sind sie nicht ohne Herausforderungen und Bedenken. Hier sind einige der wichtigsten Punkte:
1. Datenschutz und Sicherheit
Die Verarbeitung von Gesundheitsdaten ist äußerst sensibel und erfordert strenge Datenschutzmaßnahmen. Der Missbrauch oder Diebstahl von Patient:innendaten kann schwerwiegende Konsequenzen haben. Es ist entscheidend, dass die Anbieter robuste Sicherheitsvorkehrungen treffen, um die Datenintegrität zu gewährleisten.
2. Ethik und Haftung
Die Verwendung von KI-Technologien im Gesundheitswesen wirft ethische Fragen auf, insbesondere in Bezug auf die Haftung für medizinische Entscheidungen, die von Maschinen getroffen werden. Es ist wichtig, klare Richtlinien und Regulierungen zu entwickeln, um diese Fragen anzugehen und sicherzustellen, dass die Verwendung von NLP und LLMs im Einklang mit ethischen Standards erfolgt.
3. Kultur
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz sorgt in der Gesellschaft bereits heute für Kontroversen. Dabei geht es nicht nur um die Angst, den Arbeitsplatz zu verlieren. Texte, die durch Large Language Models erzeugt worden sind, sind kaum von die eines Menschen zu unterscheiden. Dies erfordert nicht nur ein großes Vertrauen in die Ergebnisse von LLM, sondern auch die Akzeptanz, dass die Interaktion zwischen Ärzt:in und Patient:in zumindest teilweise durch Technologie unterstützt wird. Um entsprechendes Vertrauen bei medizinischem Personal und deren Patient:innen aufzubauen, müssen die Gründe, die KI als Entscheidungsunterstützung einzusetzen, nachvollziehbar sein. Dies ist insbesondere bei Large Language Models eine große Herausforderungen, da selbst die Entwickler:innen solcher Modelle, auf Grund ihrer Komplexität, nicht mehr erklären können, wie Ergebnisse zustande kommen.
4. Menschliche Interaktion
Obwohl die Automatisierung von Prozessen im Gesundheitswesen effizient sein kann, ist die menschliche Interaktion weiterhin unersetzlich. Ärzt:innen und Pflegepersonal spielen eine entscheidende Rolle bei der Betreuung der Patient:innen. Technologien können den Fachkräftemangel abfedern und dazu dienen, medizinisches Personal zu unterstützen.
Fazit
Averbis sieht in Large Language Models eine große Chance für das Gesundheitswesen. Insbesondere in der Reduzierung bürokratischer Prozesse und der Schaffung von Interoperabilität in Gesundheitsdaten. Das medizinische Personal gewinnt dadurch wieder mehr Zeit für den persönlichen Kontakt zum Patienten und deren Behandlung.
Aktuell evaluiert Averbis Lösungskonzepte zum datenschutzkonformen Training von LLMs mit anonymisierten (und synthetischen) Gesundheitsdaten und zum Betrieb von LLMs in on-premise Umgebungen unter Berücksichtigung der datenschutzrechtlichen Vorgaben.
Die Zukunft der Digitalisierung im Gesundheitswesen wird zweifellos von NLP und LLMs mitgestaltet werden, und es liegt an uns, sicherzustellen, dass diese innovativen Technologien verantwortungsbewusst eingesetzt werden.