Transformierendes Potenzial eines gesundheitsbezogenen Grundmodells

In den letzten zwei Jahren haben allgemeine Grundmodelle wie GPT-4 eine enorme Entwicklung erfahren und bieten aufgrund von größeren Datenmengen, größeren Modellgrößen und architektonischen Verbesserungen beispiellose Fähigkeiten. Diese Modelle sind anpassbar an eine breite Palette von Aufgaben in verschiedenen Bereichen. Allerdings ist die Gesundheitskünstliche Intelligenz (KI) immer noch durch Modelle gekennzeichnet, die für spezifische Aufgaben entwickelt wurden. Zum Beispiel wäre ein Modell, das für die Analyse von Röntgenbildern zur Erkennung von Knochenbrüchen trainiert wurde, nur in der Lage, Brüche zu erkennen und nicht in der Lage, umfassende Röntgenberichte zu erstellen. Die meisten der 500 KI-Modelle, die von der Food and Drug Administration (FDA) genehmigt wurden, sind auf eine oder zwei Anwendungsfälle beschränkt. Allerdings setzen Grundmodelle, die für ihre breite Anwendbarkeit über verschiedene Aufgaben bekannt sind, den Rahmen für einen transformierenden Ansatz in der Gesundheitsanwendung.

Während es erste Versuche gab, Grundmodelle für medizinische Anwendungen zu entwickeln, hat sich dieser breitere Ansatz noch nicht in der Gesundheits-KI durchgesetzt. Diese langsame Übernahme ist hauptsächlich auf die Herausforderungen zurückzuführen, die mit dem Zugang zu großen und vielfältigen Gesundheitsdaten verbunden sind, sowie auf die Notwendigkeit, dass Modelle über verschiedene Arten von medizinischen Daten nachdenken können. Die Praxis der Gesundheitsversorgung ist von Natur aus multimodal und umfasst Informationen aus Bildern, elektronischen Gesundheitsakten (EHRs), Sensoren, Wearables, Genomik und mehr. Daher muss ein gesundheitsbezogenes Grundmodell auch multimodal sein. Dennoch ebnet der jüngste Fortschritt in multimodalen Architekturen und selbstüberwachtem Lernen, das verschiedene Datentypen ohne die Notwendigkeit von beschrifteten Daten verarbeiten kann, den Weg für ein gesundheitsbezogenes Grundmodell.

Aktueller Stand der generativen KI in der Gesundheitsversorgung

Die Gesundheitsbranche hat traditionell langsam Technologien übernommen, aber sie scheint die generative KI schneller angenommen zu haben. Auf der HIMSS24, der größten globalen Konferenz für Gesundheitstechnologie-Experten, stand die generative KI im Mittelpunkt fast jeder Präsentation.

Einer der ersten Anwendungsfälle der generativen KI in der Gesundheitsversorgung, der eine weit verbreitete Übernahme erfahren hat, konzentriert sich auf die Entlastung der administrativen Belastung durch klinische Dokumentation. Traditionell verbraucht die Dokumentation von Patienteninteraktionen und Behandlungsprozessen einen erheblichen Teil der Zeit der Ärzte (> 2 Stunden pro Tag), oft auf Kosten der direkten Patientenversorgung.

KI-Modelle wie GPT-4 oder MedPalm-2 werden verwendet, um Patientendaten und Arzt-Patienten-Interaktionen zu überwachen, um wichtige Dokumente wie Behandlungsberichte, Entlassungsberichte und Überweisungsschreiben zu erstellen. Diese Entwürfe erfassen die wesentlichen Informationen genau und erfordern nur die Überprüfung und Genehmigung durch den Arzt. Dies reduziert die Zeit für die Papierarbeit erheblich und ermöglicht es den Ärzten, sich mehr auf die Patientenversorgung zu konzentrieren, die Qualität der Dienstleistungen zu verbessern und den Burnout zu reduzieren.

Allerdings haben die breiteren Anwendungen von Grundmodellen in der Gesundheitsversorgung noch nicht vollständig materialisiert. Allgemeine Grundmodelle wie GPT-4 haben mehrere Einschränkungen; daher besteht die Notwendigkeit für ein gesundheitsbezogenes Grundmodell. Zum Beispiel fehlt es GPT-4 an der Fähigkeit, medizinische Bilder zu analysieren oder longitudinale Patientendaten zu verstehen, was für die Erstellung genauer Diagnosen entscheidend ist. Darüber hinaus verfügt es nicht über das aktuellste medizinische Wissen, da es nur auf Daten bis Dezember 2023 trainiert wurde. Google’s MedPalm-2 stellt den ersten Versuch dar, ein gesundheitsbezogenes Grundmodell zu entwickeln, das sowohl medizinische Anfragen beantworten als auch über medizinische Bilder nachdenken kann. Allerdings erfängt es noch nicht das volle Potenzial der KI in der Gesundheitsversorgung.

Erstellung eines gesundheitsbezogenen Grundmodells

Der Prozess der Erstellung eines gesundheitsbezogenen Grundmodells beginnt mit Daten, die aus öffentlichen und privaten Quellen stammen, einschließlich Biobanken, experimentellen Daten und Patientenakten. Dieses Modell wäre in der Lage, verschiedene Datentypen zu verarbeiten und zu kombinieren, wie Text mit Bildern oder Laborergebnissen, um komplexe medizinische Aufgaben auszuführen.

Darüber hinaus könnte es über neue Situationen nachdenken und seine Ausgaben in medizinisch präziser Sprache formulieren. Diese Fähigkeit erstreckt sich auf die Ableitung und Nutzung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen medizinischen Konzepten und klinischen Daten, insbesondere bei der Erstellung von Behandlungsempfehlungen auf der Grundlage von Beobachtungsdaten. Zum Beispiel könnte es das akute Atemnotsyndrom vorhersagen, basierend auf recentem schwerem Thoraxtrauma und abnehmenden arteriellen Sauerstoffwerten, trotz einer erhöhten Sauerstoffzufuhr.

Darüber hinaus würde das Modell auf kontextuelle Informationen aus Ressourcen wie Wissensgraphen oder Datenbanken zugreifen, um aktuelles medizinisches Wissen zu erhalten und seine Argumentation zu verbessern, um sicherzustellen, dass seine Ratschläge den neuesten Fortschritten in der Medizin entsprechen.

Anwendungen und Auswirkungen des gesundheitsbezogenen Grundmodells

Die potenziellen Anwendungen für ein gesundheitsbezogenes Grundmodell sind umfassend. In der Diagnostik könnte ein solches Modell die Abhängigkeit von der menschlichen Analyse reduzieren. Für die Behandlungsplanung könnte das Modell bei der Erstellung individualisierter Behandlungsstrategien helfen, indem es die gesamte medizinische Akte eines Patienten, genetische Details und Lebensstilfaktoren berücksichtigt. Andere Anwendungen umfassen:

• Grundierte Röntgenberichte: Das gesundheitsbezogene Grundmodell kann die digitale Röntgenologie revolutionieren, indem es vielseitige Assistenten erstellt, die Radiologen unterstützen, indem sie die Berichterstellung automatisieren und die Arbeitsbelastung reduzieren. Es wäre auch in der Lage, die gesamte Patientengeschichte zu integrieren. Zum Beispiel könnten Radiologen das Modell nach Veränderungen in den Zuständen über die Zeit fragen: “Können Sie Veränderungen in der Tumorgröße seit der letzten Untersuchung identifizieren?”
• Klinische Entscheidungsunterstützung am Krankenbett: Indem es klinisches Wissen nutzt, würde es klare, freie Texterklärungen und Datensummen anbieten, medizinisches Personal auf unmittelbare Patientenrisiken aufmerksam machen und nächste Schritte vorschlagen. Zum Beispiel könnte das Modell warnen: “Warnung: Dieser Patient ist kurz davor, in Schock zu fallen” und Links zu relevanten Datensummen und Checklisten für Maßnahmen bereitstellen.
• Arzneimittelentdeckung: Das Designen von Proteinen, die spezifisch und stark an ein Ziel binden, ist die Grundlage der Arzneimittelentdeckung. Frühe Modelle wie RFdiffusion haben begonnen, Proteine auf der Grundlage von Basis-Eingaben wie einem Ziel für die Bindung zu generieren. Aufbauend auf diesen ersten Modellen könnte ein gesundheitsbezogenes Grundmodell trainiert werden, um sowohl Sprache als auch Proteinsequenzen zu verstehen. Dies würde es ermöglichen, eine textbasierte Schnittstelle für das Design von Proteinen anzubieten, was möglicherweise die Entwicklung neuer Medikamente beschleiten könnte.

Herausforderungen

Obwohl die Erstellung eines gesundheitsbezogenen Grundmodells das ultimative Ziel bleibt und jüngste Fortschritte es machbarer gemacht haben, gibt es immer noch erhebliche Herausforderungen bei der Entwicklung eines einzigen Modells, das über verschiedene medizinische Konzepte nachdenken kann:

• Datennutzung über mehrere Modalitäten: Das Modell muss auf verschiedenen Datentypen wie EHR-Daten, medizinischen Bildern und genetischen Daten trainiert werden. Das Nachdenken über diese Modalitäten ist herausfordernd, da die Beschaffung von hochwertigen Daten, die die Interaktionen über alle diese Modalitäten genau abbilden, schwierig ist. Darüber hinaus ist die Darstellung verschiedener biologischer Modalitäten, von zellulären Dynamiken bis hin zu molekularen Strukturen und genome-weiten genetischen Interaktionen, komplex. Die optimale Ausbildung auf menschlichen Daten ist unpraktisch und unethisch, daher verlassen sich Forscher auf weniger vorhersehbare Tiermodelle oder Zelllinien, was eine Herausforderung bei der Übersetzung von Laborergebnissen in die komplexen Abläufe von ganzen Organismen darstellt.
• Validierung und Verifizierung: Gesundheitsbezogene Grundmodelle sind aufgrund ihrer Vielseitigkeit schwierig zu validieren. Traditionell werden KI-Modelle für spezifische Aufgaben wie die Diagnose eines bestimmten Krebses aus einem MRT validiert. Allerdings können Grundmodelle neue, unvorhergesehene Aufgaben ausführen, was es schwierig macht, alle möglichen Fehlermodi vorherzusagen. Sie erfordern detaillierte Erklärungen ihrer Tests und genehmigten Anwendungsfälle und sollten Warnungen für den Off-Label-Einsatz ausgeben. Die Verifizierung ihrer Ausgaben ist ebenfalls komplex, da sie mit verschiedenen Eingaben und Ausgaben umgehen, möglicherweise erfordert es ein multidisziplinäres Panel, um die Genauigkeit sicherzustellen.
• Soziale Vorurteile: Diese Modelle riskieren, Vorurteile zu perpetuieren, da sie auf Daten trainiert werden könnten, die bestimmte Gruppen unterrepräsentieren oder voreingenommene Korrelationen enthalten. Die Bekämpfung dieser Vorurteile ist entscheidend, insbesondere da die Größe der Modelle zunimmt, was das Problem verschärfen kann.

Weiterer Weg

Die generative KI hat bereits begonnen, die Gesundheitsversorgung zu verändern, indem sie die Dokumentationsbelastung für Kliniker lindert, aber ihr volles Potenzial liegt noch vor uns. Die Zukunft der Grundmodelle in der Gesundheitsversorgung verspricht, transformierend zu sein. Stellen Sie sich eine Gesundheitssystem vor, in dem Diagnosen nicht nur schneller, sondern auch genauer sind, in dem Behandlungspläne genau auf die genetischen Profile von Patienten zugeschnitten sind und in dem neue Medikamente in wenigen Monaten anstelle von Jahren entdeckt werden könnten.

Die Erstellung eines gesundheitsbezogenen Grundmodells stellt Herausforderungen dar, insbesondere wenn es um die Integration der vielfältigen und verstreuten medizinischen und klinischen Daten geht. Allerdings können diese Hindernisse durch gemeinsame Anstrengungen von Technologen, Klinikern und politischen Entscheidungsträgern überwunden werden. Durch die Zusammenarbeit können wir kommerzielle Rahmenbedingungen entwickeln, die verschiedene Interessengruppen (EHRs, Bildgebungsunternehmen, Pathologielabore, Anbieter) dazu anregen, diese Daten zu vereinheitlichen und KI-Modellarchitekturen zu konstruieren, die komplexe, multimodale Interaktionen in der Gesundheitsversorgung verarbeiten können.

Darüber hinaus ist es entscheidend, dass diese Entwicklung mit einem klaren ethischen Kompass und robusten regulatorischen Rahmenbedingungen voranschreitet, um sicherzustellen, dass diese Technologien verantwortungsvoll und gerecht eingesetzt werden. Durch die Einhaltung hoher Standards bei der Validierung und Fairness kann die Gesundheitsgemeinschaft Vertrauen aufbauen und die Akzeptanz unter Patienten und Praktikern fördern.

Der Weg zur vollständigen Realisierung des Potenzials von gesundheitsbezogenen Grundmodellen ist eine aufregende Grenze. Durch die Annahme dieses innovativen Geistes kann die Gesundheitsbranche nicht nur die aktuellen Herausforderungen bewältigen, sondern die medizinische Wissenschaft transformieren. Wir stehen am Rande einer neuen Ära in der Gesundheitsversorgung – einer Ära, die von Möglichkeiten erfüllt ist und von dem Versprechen der KI getrieben wird, Leben auf globaler Ebene zu verbessern.