nachricht

es ist fast zwei jahre her, dass googles großes modell (medpalm 2) die us-amerikanische zulassungsprüfung gewonnen hat. ist künstliche intelligenz (ki) geeignet, der „imaginäre feind“ von ärzten zu werden?

im juli dieses jahres zeigte ein in nature medicine veröffentlichtes papier, dass selbst das fortschrittlichste large language model (llm) nicht für alle patienten genaue diagnosen stellen kann und die diagnostische genauigkeitsrate (73 %) deutlich schlechter ist als die von menschlichen ärzten (89). %); im extremfall (cholezystitis-diagnose) beträgt die genauigkeit der llm nur 13 %.

aber pi jingtao, ein arzt am neurologiezentrum des tsinghua chang gung memorial hospital in peking, wurde dieses jahr von der ki „eine lektion erteilt“. ende august wurde das groß angelegte krankheitsspezifische modell der zerebrovaskulären erkrankung in der lingxi-medizin offiziell veröffentlicht. dieses modell wurde unter der leitung des teams von professor wu jian am neurologiezentrum seines krankenhauses entwickelt erstes medizinisches künstliches intelligenzmodell basierend auf bestimmten krankheiten in china.

„die fähigkeiten des großen modells können entweder stark oder schwach sein, und wir können nicht zulassen, dass es frei genutzt wird.“ pi jingtao sagte, dass der größte unterschied zwischen dem krankheitsspezifischen großen modell und chatgpt darin besteht, dass es ki zur erstellung fälschlicher diagnosen verwendet und behandlungsvorschläge, um es im keim zu ersticken, um katastrophale folgen zu vermeiden.

ende august wurde das lingxi medicine-modell für zerebrovaskuläre erkrankungen offiziell veröffentlicht. das modell wurde vom team von professor wu jian am neurologiezentrum des tsinghua chang gung memorial hospitals in peking entwickelt zu bestimmten krankheiten in china. das bild zeigt die szene der lingxi medicine large model technology exchange conference. foto vom interviewpartner zur verfügung gestellt

benchmarking von spezialisten und krankheitsspezialisten

da es sich um eine der vier größten chronischen krankheiten in china handelt, sind etwa zwei drittel der erstmalig auftretenden zerebrovaskulären erkrankungen ältere menschen über 60 jahre, die „eine hohe inzidenz, hohe prävalenz, hohe mortalität und hohe rezidivrate“ aufweisen. eigenschaften. seit 2021 gibt es in meinem land mehr als 200 millionen ältere menschen im alter von 65 jahren und älter, und das problem des mangels und der ungleichen qualität von ärzten für zerebrovaskuläre erkrankungen ist besonders ausgeprägt.

„es gibt keinen mangel an allgemeinärzten in primärkrankenhäusern, aber es gibt einen mangel an fachärzten oder spezialisten. dies ist das problem, das das große modell für zerebrovaskuläre erkrankungen lösen wird.“ zwischen medizinischen einrichtungen und technologieunternehmen. konkret stellt die h3c group technisches personal, ki-algorithmen und rechenleistung zur verfügung, während das beijing tsinghua chang gung memorial hospital und die tsinghua university big data und klinische anforderungen bereitstellen, um gemeinsam ein zusätzliches diagnosetool für kliniker zu entwickeln.

professor wu jian sagte einmal, dass medizinische künstliche intelligenz ein enormes potenzial und vorteile bei der linderung des mangels an medizinischen ressourcen und der verbesserung des niveaus medizinischer dienstleistungen habe. sein kern liegt in der tiefgreifenden gewinnung und intelligenten analyse umfangreicher gesundheitsdaten, die die genauigkeit und effizienz der klinischen diagnose und behandlung erheblich verbessern können.

derzeit besteht die kernfunktion dieses großen modells darin, wichtige informationen aus krankenakten zu analysieren und zu extrahieren, sie mit der klinischen wissensbasis abzugleichen und letztendlich standardisierte behandlungsempfehlungen bereitzustellen, die den klinischen richtlinien entsprechen.

einerseits können ärzte desensibilisierte informationen zum klinischen verlauf eingeben (ausgenommen personenbezogene daten des patienten), und das große modell generiert den endgültigen behandlungsplan. wenn das große modell in der zwischenzeit lücken in den informationen zum krankheitsverlauf feststellt, erinnert es den arzt daran, rechtzeitig ergänzungen vorzunehmen, um die standardisierung der krankenakten sicherzustellen.

andererseits können ärzte auch einfache informationen wie patientenbeschwerden (z. b. hauptsymptome und dauer) eingeben, und das große modell leitet durch selektive interaktion die richtung der konsultation an. basierend auf den vom arzt angeklickten optionen wird die klinische diagnose erstellt und der behandlungsprozess wird schrittweise verbessert, um die evidenzbasierte fähigkeit des arztes zu verbessern.

professionalität spiegelt sich in zwei aspekten wider

nach ansicht von pi jingtao spiegelt sich im vergleich zu allgemeinen großmodellen wie chatgpt die professionalität des krankheitsspezifischen großmodells in der denkkette und wissensbasis wider. am beispiel des großen modells zerebrovaskulärer erkrankungen umfassen die datenquellen zwei teile: ein teil sind desensibilisierte klinische daten, die umfassende informationen wie spezifische merkmale der krankheit, krankheitsausbruchsbedingungen sowie diagnose- und behandlungsprozesse umfassen. der andere teil sind die öffentlich zugänglichen klinischen leitlinien, eine große anzahl neurologischer und neurowissenschaftlicher lehr- und nachschlagewerke, die den kern der datenbank bilden. es ist erwähnenswert, dass das große modell dieses wissen nicht direkt empfangen kann, sondern von klinikern und ingenieurteams neu organisiert werden muss und der rahmen und die wichtigsten inhalte klinischer richtlinien in eine sprache und prozesse umgewandelt werden müssen, die computer verstehen können, bevor sie eingegeben werden . geben sie große modelle.

„wenn das große modell ohne einschränkungen direkt gefüttert wird, wird es zu anderen aspekten divergieren und einige neue erkenntnisse hervorbringen. klinische richtlinien stellen jedoch bereits die höchste ebene standardisierter diagnose- und behandlungsempfehlungen dar, und jede änderung auf dieser grundlage ist falsch und entspricht nicht unseren vorstellungen.“ wollen.“ pi jingtao sagte reportern, um das große modell „gehorsam“ zu machen, sei es wichtiger, ihm nicht nur wissen zu vermitteln, das der computer „verstehen“ könne, sondern ihm auch eine reihe von „denkketten“ von klinikern beizubringen . und verlassen sie sich auf diese fähigkeit, rückschlüsse auf die klinischen daten verschiedener patienten zu ziehen.

beispielsweise umfasst der diagnose- und behandlungsprozess eines arztes für zerebrovaskuläre erkrankungen im allgemeinen die erhebung einer anamnese, die durchführung einer körperlichen untersuchung, die berücksichtigung zusätzlicher untersuchungen und die erstellung einer genauen diagnose nach einer umfassenden analyse. basierend auf den diagnoseergebnissen berücksichtigt der arzt die spezifische krankheitsursache des patienten und andere grunderkrankungen, kombiniert mit standardisierten diagnose- und behandlungsempfehlungen, um einen standardisierten behandlungsplan zu formulieren.

dabei deuten unterschiedliche patientenbeschwerden auf unterschiedliche untersuchungsrichtungen hin. das problem besteht jedoch darin, dass das denken großer modelle zwar „divergent“ ist, jedoch nicht in der lage ist, unabhängig eine denkkette aufzubauen. daher muss das ingenieurteam die klinischen diagnose- und behandlungsszenarien genau verstehen und das klinische denken des arztes umsetzen in ein denken, das von der maschine verstanden werden kann. dieser prozess ermöglicht es ärzten und technischen teams, gegenseitiges lernen zu erleben.

„die lücke ist hauptsächlich eine sprachliche kommunikationsbarriere. wir verstehen zum beispiel die denkkette nicht und sie verstehen die beziehung zwischen verschiedenen krankheiten nicht. aber das wird keine wesentlichen auswirkungen auf unsere forschung haben. solange „wir verstehen die grundkenntnisse des fachgebiets der anderen partei. dies wird die schwierigkeiten klären“, sagte pi jingtao.

die verantwortung liegt weiterhin bei den ärzten

pi jingtao gab bekannt, dass ein großes modell zerebrovaskulärer erkrankungen derzeit im neurologiezentrum des tsinghua chang gung memorial hospital in peking einer klinischen verifizierung unterzogen wird. zuvor haben er und seine kollegen interne tests großer modelle anhand realer fälle oder der simulation komplexer klinischer szenarien durchgeführt. dieser test baut auf einem früheren einfachen test auf und zielt darauf ab, die fähigkeit des großen modells zu bewerten, krankenakten unterschiedlicher komplexität, unterschiedlicher sprachstile und verschiedener ebenen von ärzten zu verstehen.

eines der probleme, die pi jingtao am meisten beunruhigt, ist die frage: wie können wir sicherstellen, dass ärzte nicht gestört werden, wenn im großen modell ein fehler vorliegt? mit anderen worten: wie sollten kliniker mit großen modellen umgehen?

dieser widerspruch zeigte sich bei den ersten internen tests. damals simulierte pi jingtao ein komplexes klinisches szenario, und der vom großen modell vorgegebene behandlungsplan unterschied sich von der erwarteten „standardantwort“. anschließend griffen techniker ein und verfolgten den denkprozess des großen modells nach, um mögliche fehler zu finden, jedoch ohne erfolg. und als pi jingtao die „standardantworten“ nutzte, um sie an die klinischen leitlinien anzupassen, kam ein ergebnis zum vorschein, das ihn beeindruckte: es gab einen blinden fleck in seinen eigenen diagnose- und behandlungsideen.

„als dieses modell zum ersten mal entworfen wurde, hatte ich keine ahnung, ob es in der klinischen praxis eingesetzt werden könnte und ob es die diagnose und behandlungseffizienz verbessern könnte, aber nach diesem vorfall gab es mir großes vertrauen.“ fasste diese erfahrung zusammen und stellte fest, dass die klinischen symptome des patienten ein umfassendes ergebnis waren. beispielsweise kann ein patient wegen neurologischer probleme ins krankenhaus eingeliefert werden, es können aber auch veränderungen der herz-kreislauf-, nieren- und lebererkrankungen auftreten. obwohl ärzte eine standardisierte fachausbildung erhalten haben, kann es immer noch blinde flecken in ihrem diagnose- und behandlungsdenken geben, und sie können nicht garantieren, dass sie jedes mal einen umfassenden diagnose- und behandlungsplan erstellen können.

darüber hinaus werden klinische leitlinien ständig aktualisiert und nicht alle ärzte können ihr wissen zeitnah aktualisieren. wenn die wissensaktualisierung der ärzte hinterherhinkt, können große modelle dabei helfen, diese lücken zu schließen.

allerdings sind das lesen der leitlinien und das fällen von urteilen nach wie vor grundlegende fähigkeiten, auf die ärzte nicht verzichten dürfen. pi jingtao sagte, wenn ärzte feststellen, dass der diagnose- und behandlungsplan des großen modells nicht mit ihrem eigenen urteil übereinstimmt, sollten sie diese nicht einfach akzeptieren oder ablehnen, sondern sich mit den gründen befassen. dieser denkprozess hilft ärzten, ihre klinischen diagnose- und behandlungsfähigkeiten zu verbessern, und ist die ultimative vision großer modelle als klinische hilfsdiagnosewerkzeuge. denn obwohl große modelle schlussfolgerungen liefern können, sind es immer noch die ärzte selbst, die für den diagnose- und behandlungsprozess verantwortlich sind.

rufen sie dazu auf, noch mehr menschen mitzumachen

im juli 2023 wurde med-palm m, das weltweit erste große allgemeinmedizinische modell, das gemeinsam von google research und deepmind entwickelt wurde, offiziell veröffentlicht. die daten zeigen, dass dieses große modell in der lage ist, klinische sprache, bildgebung und genomik zu verstehen, und es wird erwartet, dass es bald in klinischen umgebungen eingesetzt wird.

laut dem „2023 medical and health ai large model industry research report“ hat die kumulierte zahl der im inland veröffentlichten großmodelle mit stand oktober 2023 238 erreicht, von denen fast 50 medizinische großmodelle sind, die patientenberatung, arzthelferinnen usw. umfassen arzneimittelforschung und -entwicklung, popularisierung der gesundheitswissenschaften und viele andere bereiche. laut pi jingtaos beobachtung geht die entwicklung vieler großer medizinischer modelle von der „allgemeinmedizin“ aus und versucht, direkt ein großes allgemeinpraxismodell aufzubauen, das alle fachgebiete abdeckt, damit benutzer sich bei verschiedenen krankheiten beraten lassen können.

nachdem das team von professor wu jian jedoch an der konstruktion eines großen modells für zerebrovaskuläre erkrankungen beteiligt war, äußerte es zweifel an diesem modell. sie stellten fest, dass es schwierig ist, die klinischen richtlinien für eine krankheit festzulegen, und dass es auch zeitaufwändig und arbeitsintensiv ist, eine entsprechende denkkette zu erstellen. es ist schwierig, ein modell für die allgemeinmedizin auf kurze sicht zu trainieren begriff. mit anderen worten: das derzeitige modell der allgemeinmedizin kann die medizinische wissenschaft populär machen, es ist jedoch schwierig, in bestimmten fachgebieten wirksame klinische leitlinien bereitzustellen. daher besteht die forschungs- und entwicklungsidee des teams von professor wu jian darin, von spezialisierten krankheiten auszugehen und sich dann der allgemeinmedizin zuzuwenden.

„wenn das spezialisierte krankheitsmodell für zerebrovaskuläre erkrankungen erfolgreich ist, können wir die erfolgreichen erfahrungen auf andere neurologische erkrankungen kopieren; wenn neurologische erkrankungen umfassend abgedeckt werden, wird es zu einem spezialisierten großen modell; die erfahrungen der neurologie können dann auf andere abteilungen kopiert werden.“ „pi jingtao sagte, dass nach ansicht von professor wu jian die klinische nachfrage nach spezialisierten krankheitsmodellen umso größer sei, je mehr krankheiten es im land gebe und je größer die krankheitslast sei beispielsweise bieten die vier wichtigsten chronischen krankheiten mit der höchsten inzidenz in meinem land – bluthochdruck, diabetes, koronare herzkrankheit und zerebrovaskuläre erkrankungen – einen sehr großen raum für die entwicklung großer modelle.

auf der pressekonferenz des großen modells für zerebrovaskuläre erkrankungen hat professor wu jian einen einstellungsbefehl erlassen, in dem er experten auf dem gebiet neurologischer erkrankungen und fachleute auf dem gebiet der künstlichen intelligenz im ganzen land aufruft, zusammenzuarbeiten, um die reformmöglichkeiten innovativer technologien zu nutzen technologien verbessern und den aktuellen stand der diagnose und behandlung verbessern. er sagte, wenn akademische barrieren abgebaut werden könnten, könne die repetitive arbeit großer medizinischer modelle vollständig vermieden werden.

„das können wir nicht alleine schaffen“, sagte pi jingtao.

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