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Transformatives Potenzial eines gesundheitsspezifischen Grundlagenmodells

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In den letzten zwei Jahren haben sich generalistische Grundmodelle wie GPT-4 erheblich weiterentwickelt und bieten aufgrund größerer Datensätze, größerer Modellgrößen und Architekturverbesserungen beispiellose Fähigkeiten. Diese Modelle sind an eine Vielzahl von Aufgaben in verschiedenen Bereichen anpassbar. Allerdings zeichnet sich die KI im Gesundheitswesen immer noch durch Modelle aus, die auf bestimmte Aufgaben zugeschnitten sind. Beispielsweise würde ein Modell, das darauf trainiert ist, Röntgenstrahlen auf Knochenbrüche zu analysieren, nur Brüche identifizieren und nicht in der Lage sein, umfassende radiologische Berichte zu erstellen. Die meisten von den 500 KI-Modelle Die von der Food and Drug Administration genehmigten Anwendungen sind auf einen oder zwei Anwendungsfälle beschränkt. Allerdings bereiten Grundlagenmodelle, die für ihre breite Anwendbarkeit bei unterschiedlichen Aufgaben bekannt sind, den Weg für einen transformativen Ansatz bei Anwendungen im Gesundheitswesen.

Während es erste Versuche gab, grundlegende Modelle für medizinische Anwendungen zu entwickeln, hat sich dieser umfassendere Ansatz in der KI im Gesundheitswesen noch nicht durchgesetzt. Diese langsame Einführung ist hauptsächlich auf die Herausforderungen zurückzuführen, die mit dem Zugriff auf große und vielfältige Gesundheitsdatensätze verbunden sind, sowie auf den Bedarf an Modellen, die unterschiedliche Arten medizinischer Daten berücksichtigen. Die Gesundheitsversorgung ist von Natur aus multimodal und umfasst Informationen aus Bildern, elektronischen Gesundheitsakten (EHRs), Sensoren, Wearables, Genomik und mehr. Daher muss ein grundlegendes Gesundheitsmodell auch von Natur aus multimodal sein. Dennoch ebnen die jüngsten Fortschritte bei multimodalen Architekturen und selbstüberwachtem Lernen, die verschiedene Datentypen verarbeiten können, ohne dass gekennzeichnete Daten erforderlich sind, den Weg für ein grundlegendes Gesundheitsmodell.

Aktueller Stand der generativen KI im Gesundheitswesen

Das Gesundheitswesen hat die Technologie traditionell nur langsam übernommen, scheint es jedoch angenommen zu haben Generative KI schneller. Auf der HIMSS24, der größten globalen Konferenz für Fachleute im Gesundheitswesen, stand Generative AI im Mittelpunkt fast aller Präsentationen.

Einer der ersten Anwendungsfälle generativer KI im Gesundheitswesen, der eine breite Akzeptanz gefunden hat, konzentriert sich auf die Verringerung des Verwaltungsaufwands für die klinische Dokumentation. Traditionell nimmt die Dokumentation von Patienteninteraktionen und Pflegeprozessen einen erheblichen Teil der Zeit von Ärzten in Anspruch (>2 Stunden pro Tag), was sie häufig von der direkten Patientenversorgung abhält.

KI-Modelle wie GPT-4 oder MedPalm-2 werden verwendet, um Patientendaten und Arzt-Patient-Interaktionen zu überwachen und wichtige Dokumente wie Fortschrittsberichte, Entlassungszusammenfassungen und Überweisungsschreiben zu erstellen. Diese Entwürfe erfassen wesentliche Informationen genau und erfordern lediglich eine ärztliche Prüfung und Genehmigung. Dadurch wird der Zeitaufwand für den Papierkram erheblich verkürzt, Ärzte können sich stärker auf die Patientenversorgung konzentrieren, die Servicequalität verbessern und Burnout reduzieren.

Die breiteren Anwendungen grundlegender Modelle im Gesundheitswesen müssen jedoch noch vollständig umgesetzt werden. Generalistische Grundmodelle wie GPT-4 weisen mehrere Einschränkungen auf; Daher besteht Bedarf an einem gesundheitsspezifischen Grundmodell. Beispielsweise fehlt GPT-4 die Fähigkeit, medizinische Bilder zu analysieren oder Längsschnittdaten von Patienten zu verstehen, was für die Bereitstellung genauer Diagnosen von entscheidender Bedeutung ist. Darüber hinaus verfügt es nicht über das aktuellste medizinische Wissen, da es nur auf Daten trainiert wurde, die bis Dezember 2023 verfügbar waren. MedPalm-2 von Google stellt den ersten Versuch dar, ein gesundheitsspezifisches Grundlagenmodell zu entwickeln, das beides beantworten kann medizinische Fragen und Überlegungen zu medizinischen Bildern. Allerdings wird das volle Potenzial der KI im Gesundheitswesen noch nicht ausgeschöpft.

Aufbau eines grundlegenden Gesundheitsmodells

Der Prozess des Aufbaus eines grundlegenden Gesundheitsmodells beginnt mit Daten, die sowohl aus öffentlichen als auch privaten Quellen stammen, einschließlich Biobanken, experimentellen Daten und Patientenakten. Dieses Modell wäre in der Lage, verschiedene Datentypen, etwa Text mit Bildern oder Laborergebnisse, zu verarbeiten und zu kombinieren, um komplexe medizinische Aufgaben zu erfüllen.

Darüber hinaus könnte es über neue Situationen nachdenken und seine Ergebnisse in medizinisch präziser Sprache formulieren. Diese Fähigkeit erstreckt sich auf die Ableitung und Nutzung kausaler Zusammenhänge zwischen medizinischen Konzepten und klinischen Daten, insbesondere bei der Bereitstellung von Behandlungsempfehlungen auf der Grundlage von Beobachtungsdaten. Es könnte beispielsweise ein akutes Atemnotsyndrom aufgrund eines kürzlich erlittenen schweren Thoraxtraumas und eines sinkenden arteriellen Sauerstoffgehalts trotz erhöhter Sauerstoffversorgung vorhersagen.

Darüber hinaus würde das Modell auf Kontextinformationen aus Ressourcen wie Wissensgraphen oder Datenbanken zugreifen, um aktuelles medizinisches Wissen zu erhalten, seine Argumentation zu verbessern und sicherzustellen, dass seine Ratschläge die neuesten Fortschritte in der Medizin widerspiegeln

Anwendungen und Auswirkungen des Gesundheitsgrundmodells

Die potenziellen Einsatzmöglichkeiten eines Gesundheitsgrundmodells sind umfangreich. In der Diagnostik könnte ein solches Modell die Abhängigkeit von menschlichen Analysen verringern. Bei der Behandlungsplanung könnte das Modell dabei helfen, individuelle Behandlungsstrategien zu entwickeln, indem es die gesamte Krankenakte eines Patienten, genetische Details und Lebensstilfaktoren berücksichtigt. Einige andere Anwendungen umfassen:

  • Geerdete radiologische Berichte: Das Gesundheitsgrundmodell kann die digitale Radiologie verändern, indem es vielseitige Assistenten schafft, die Radiologen durch die Automatisierung der Berichtserstellung und die Reduzierung der Arbeitsbelastung unterstützen. Es wäre auch in der Lage, die gesamte Patientengeschichte zu integrieren. Beispielsweise können Radiologen das Modell nach Veränderungen der Bedingungen im Laufe der Zeit abfragen: „Können Sie Veränderungen in der Tumorgröße seit dem letzten Scan feststellen?“
  • Klinische Entscheidungsunterstützung am Krankenbett: Unter Nutzung klinischer Erkenntnisse würde es klare Erklärungen und Datenzusammenfassungen im Freitext bieten, das medizinische Personal auf unmittelbare Patientenrisiken aufmerksam machen und nächste Schritte vorschlagen. Zum Beispiel die Modellwolkenwarnung „Warnung: Dieser Patient steht kurz vor einem Schock“ und bietet Links zu relevanten Datenzusammenfassungen und Checklisten für Maßnahmen.
  • Arzneimittelentdeckung: Die Entwicklung von Proteinen, die spezifisch und stark an ein Ziel binden, ist die Grundlage der Arzneimittelentwicklung. Frühe Modelle wie RFdiffusion haben damit begonnen, Proteine ​​basierend auf grundlegenden Eingaben wie einem Bindungsziel zu erzeugen. Aufbauend auf diesen ersten Modellen könnte ein gesundheitsspezifisches Grundmodell trainiert werden, um sowohl Sprach- als auch Proteinsequenzen zu verstehen. Dies würde es ermöglichen, eine textbasierte Schnittstelle zum Design von Proteinen anzubieten und möglicherweise die Entwicklung neuer Medikamente zu beschleunigen

Herausforderungen

Obwohl der Aufbau eines gesundheitsspezifischen Grundmodells das ultimative Ziel bleibt und die jüngsten Fortschritte dies machbarer gemacht haben, gibt es immer noch erhebliche Herausforderungen bei der Entwicklung eines einzigen Modells, das in der Lage ist, unterschiedliche medizinische Konzepte zu berücksichtigen:

  • Datenzuordnung mehrerer Modalitäten: Das Modell muss auf verschiedene Datenmodalitäten wie EHR-Daten, medizinische Bildgebungsdaten und genetische Daten trainiert werden. Die Argumentation über diese Modalitäten hinweg ist eine Herausforderung, da es schwierig ist, hochpräzise Daten zu beschaffen, die die Interaktionen zwischen all diesen Modalitäten genau abbilden. Darüber hinaus ist die Darstellung verschiedener biologischer Modalitäten, von der Zelldynamik über molekulare Strukturen bis hin zu genomweiten genetischen Interaktionen, komplex. Ein optimales Training anhand menschlicher Daten ist nicht durchführbar und unethisch, daher verlassen sich Forscher auf weniger prädiktive Tiermodelle oder Zelllinien, was eine Herausforderung bei der Übertragung von Labormessungen auf die komplizierten Funktionsweisen ganzer Organismen darstellt.
  • Validierung und Verifizierung: Grundmodelle für das Gesundheitswesen sind aufgrund ihrer Vielseitigkeit schwer zu validieren. Traditionell werden KI-Modelle für bestimmte Aufgaben wie die Diagnose einer Krebsart anhand einer MRT validiert. Allerdings können grundlegende Modelle neue, unvorhergesehene Aufgaben erfüllen, was es schwierig macht, alle möglichen Fehlermodi vorherzusehen. Sie verlangen detaillierte Erläuterungen zu ihren Tests und genehmigten Anwendungsfällen und sollten Warnungen vor Off-Label-Gebrauch aussprechen. Die Überprüfung ihrer Ergebnisse ist ebenfalls komplex, da sie unterschiedliche Ein- und Ausgaben verarbeiten und möglicherweise ein multidisziplinäres Gremium erforderlich ist, um die Genauigkeit sicherzustellen.
  • Soziale Vorurteile: Bei diesen Modellen besteht die Gefahr, dass Verzerrungen aufrechterhalten werden, da sie möglicherweise auf Daten basieren, die bestimmte Gruppen unterrepräsentieren oder verzerrte Korrelationen enthalten. Die Beseitigung dieser Verzerrungen ist von entscheidender Bedeutung, insbesondere wenn der Umfang der Modelle zunimmt, was das Problem verschärfen kann.

Weg vorwärts

Generative KI hat bereits damit begonnen, das Gesundheitswesen umzugestalten, indem sie den Dokumentationsaufwand für Ärzte verringert, aber ihr volles Potenzial liegt noch vor uns. Die Zukunft grundlegender Modelle im Gesundheitswesen verspricht einen Wandel. Stellen Sie sich ein Gesundheitssystem vor, in dem die Diagnose nicht nur schneller, sondern auch genauer ist, in dem Behandlungspläne genau auf die genetischen Profile einzelner Patienten zugeschnitten sind und in dem neue Medikamente in wenigen Monaten statt in Jahren entdeckt werden könnten.

Die Erstellung eines gesundheitsspezifischen grundlegenden KI-Modells stellt Herausforderungen dar, insbesondere wenn es um die Integration der vielfältigen und verstreuten medizinischen und klinischen Daten geht. Diese Hindernisse können jedoch 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 erstellen, die in der Lage sind, komplexe, multimodale Interaktionen im Gesundheitswesen zu verarbeiten.

Darüber hinaus ist es von entscheidender Bedeutung, dass dieser Fortschritt mit einem klaren ethischen Leitfaden und robusten Regulierungsrahmen erfolgt, um sicherzustellen, dass diese Technologien verantwortungsvoll und gerecht genutzt werden. Durch die Aufrechterhaltung hoher Validierungs- und Fairnessstandards kann die Gesundheitsgemeinschaft Vertrauen aufbauen und die Akzeptanz sowohl bei Patienten als auch bei Ärzten fördern.

Der Weg zur vollständigen Ausschöpfung des Potenzials grundlegender Gesundheitsmodelle ist eine spannende Herausforderung. Durch die Übernahme dieses Innovationsgeistes kann der Gesundheitssektor nicht nur die aktuellen Herausforderungen bewältigen, sondern auch die medizinische Wissenschaft verändern. Wir stehen am Rande einer mutigen neuen Ära im Gesundheitswesen – einer Ära voller Möglichkeiten und angetrieben von dem Versprechen der KI, das Leben auf globaler Ebene zu verbessern.

Prerak Garg ist Produktführer und Stratege im Bereich künstliche Intelligenz und fungiert derzeit als Senior Director bei Microsoft. Er war die treibende Kraft hinter dem Einstieg von Microsoft in den Gesundheitsbereich durch die Übernahme von Nuance im Wert von 19 Milliarden US-Dollar und die anschließende Entwicklung von DAX Copilot.