GPT-4 erfüllt oder übertrifft die Anforderungen von Augenspezialisten bei diagnostischen Fragen

Das New York Eye and Ear Infirmary of Mount Sinai (NYEE) demonstrierte, wie GPT-4 bei der Diagnose und Behandlung von Augenkrankheiten mit menschlichen Augenärzten mithalten oder diese sogar übertreffen kann. 

Die Ergebnisse, die in einer Studie die in JAMA Ophthalmology veröffentlicht wurden, erörtern, wie KI Augenärzte bei ihren Entscheidungsprozessen unterstützen kann.

Das Forschungsteam am Mount Sinai umfasste 12 Fachärzte und drei Auszubildende der Abteilung für Augenheilkunde an der Icahn School of Medicine. 

Sie verglichen die Antworten der KI und der menschlichen Spezialisten auf eine Reihe von Fragen und Patientenfällen zu Glaukom- und Netzhauterkrankungen. Die Antworten von GPT-4 wurden ausgewertet und es wurde festgestellt, dass sie mit denen der menschlichen Spezialisten übereinstimmen oder diese sogar übertreffen, insbesondere beim Glaukom. 

Im Folgenden wird die Funktionsweise etwas genauer beschrieben:

• Aufbau der Studie: Die Untersuchung wurde mit einem Team von 15 Augenärzten der Mount-Sinai-Abteilung für Augenheilkunde durchgeführt, bestehend aus Oberärzten und Auszubildenden, die auf Glaukom- und Netzhauterkrankungen spezialisiert sind.
• Zusammenstellung der Daten: Für die Evaluierung verwendete das Team einen abgerundeten Satz von 20 ophthalmologischen Fragen (gleichmäßig verteilt auf Glaukom- und Netzhautthemen) und 20 Patientenfälle, die zur Wahrung der Privatsphäre anonymisiert wurden. Diese wurden so ausgewählt, dass sie ein Spektrum von Fällen aus den Kliniken des Mount Sinai widerspiegeln.
• Einsatz von AI: Die GPT-4 von OpenAI wurde aufgefordert, die Fragen zu beantworten und die Patientenfälle zu analysieren. Die KI war bestrebt, wie ein praktizierender Augenarzt zu antworten, wobei sie gegebenenfalls klinische Kurzschrift verwendete, um den für klinische Notizen typischen prägnanten Stil wiederzugeben.
• Bewertung: In der Studie wurde ein Bewertungssystem eingesetzt, um sowohl die Genauigkeit als auch die Vollständigkeit der Antworten von GPT-4 und den menschlichen Spezialisten zu beurteilen. Dies ermöglichte einen direkten Vergleich zwischen der Leistung der KI und der von geschulten Fachleuten.
• Glaukom-Ergebnisse: Bei Glaukom lieferte GPT-4 sehr genaue und umfassendere Antworten als die menschlichen Spezialisten. Dies deutet darauf hin, dass GPT-4 sehr gut in der Lage ist, Glaukom-Fälle zu verstehen und zu beraten, was eine wertvolle Unterstützung für Augenärzte in diesem Fachgebiet sein könnte.
• Netzhaut-Ergebnisse: Bei retinabezogenen Anfragen und Patientenszenarien war GPT-4 den menschlichen Spezialisten ebenbürtig und bewies seine Fähigkeit, Netzhauterkrankungen korrekt zu diagnostizieren und Behandlungen zu empfehlen. Darüber hinaus lieferte GPT-4 häufig ausführlichere Antworten, was auf eine gründliche Analyse und ein besseres Verständnis der Fälle schließen lässt, was insbesondere bei der Behandlung komplexer oder nuancierterer Patientensituationen von Vorteil sein könnte.

Dr. Andy Huang, Facharzt für Augenheilkunde an der NYEE und der Hauptautor der Studie, teilte seine ErkenntnisseDie Leistung von GPT-4 in unserer Studie war ziemlich augenöffnend. Wir erkannten das enorme Potenzial dieses KI-Systems von dem Moment an, als wir mit den Tests begannen, und waren fasziniert zu beobachten, dass GPT-4 die Expertise erfahrener Augenärzte nicht nur unterstützen, sondern in einigen Fällen sogar übertreffen konnte."

Dr. Louis R. Pasquale, stellvertretender Lehrstuhlinhaber für Ophthalmologieforschung und einer der Hauptautoren der Studie, zeigte sich ebenfalls beeindruckt von den Ergebnissen: "Die KI überraschte vor allem durch ihre Fähigkeit, sowohl Glaukom- als auch Retina-Patientenfälle zu behandeln und die Genauigkeit und Vollständigkeit von Diagnosen und Behandlungsvorschlägen zu erreichen, die von menschlichen Ärzten in einem klinischen Notizformat erstellt wurden."

"So wie die KI-Anwendung Grammarly uns lehren kann, besser zu schreiben, kann GPT-4 uns wertvolle Hinweise geben, wie wir bessere Kliniker werden können, insbesondere im Hinblick darauf, wie wir Befunde von Patientenuntersuchungen dokumentieren."

Dr. Huang sieht eine Zukunft für die KI in der Augenheilkunde und verweist auf ihr Potenzial, Augenärzte bei der Diagnose zu unterstützen und ihre Arbeitsbelastung zu verringern, insbesondere bei komplexen Fällen. 

Die KI hat sich bei Anwendungen im Bereich der Augengesundheit gut bewährt, wie z. B. 2018-2020, als DeepMind maschinelles Lernen nutzte, um hochauflösende dreidimensionale optische Kohärenztomografie (OCT) genau zu analysieren und zahlreiche Krankheiten zu diagnostizieren. 

Im Jahr 2023 haben Forscher ein KI-Modell entwickelt, das genau frühe Anzeichen der Parkinson-Krankheit erkennen von Augenscans.

Ein anderer wurde geschult, um zu erkennen Parkinson, Herzkrankheiten und andere Krankheiten, wiederum anhand von Augenscans, und eine weitere zu bestimmte Krankheiten bei Säuglingen zu erkennenwiederum anhand von Netzhautscans.