{"id":9165,"date":"2024-01-12T19:45:55","date_gmt":"2024-01-12T19:45:55","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=9165"},"modified":"2024-01-12T19:49:34","modified_gmt":"2024-01-12T19:49:34","slug":"google-research-healthcare-llm-excels-doctors-in-key-areas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/01\/google-research-healthcare-llm-excels-doctors-in-key-areas\/","title":{"rendered":"Google Research Healthcare LLM zeichnet \u00c4rzte in Schl\u00fcsselbereichen aus"},"content":{"rendered":"<p><b>Das KI-System von Google, das f\u00fcr die Durchf\u00fchrung medizinischer Gespr\u00e4che trainiert wurde, \u00fcbertrifft menschliche \u00c4rzte in den Bereichen Umgang mit Patienten und Diagnosegenauigkeit.\u00a0<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Entwickelt von Teams bei DeepMind und Google Research und derzeit <\/span><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2401.05654.pdf\"><span style=\"font-weight: 400;\">ver\u00f6ffentlicht auf ArXiv<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">Der Chatbot mit dem Namen Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE) zeichnete sich unter anderem durch die Diagnose von Atemwegs- und Herz-Kreislauf-Erkrankungen aus.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bei der Erfassung von Patienteninformationen w\u00e4hrend medizinischer Befragungen waren sie gleichwertig oder sogar besser als Fach\u00e4rzte f\u00fcr Allgemeinmedizin und erzielten h\u00f6here Werte beim Einf\u00fchlungsverm\u00f6gen.<\/span><\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">Wir freuen uns, unser neues Forschungspapier \u00fcber AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer) vorstellen zu k\u00f6nnen, einen Schritt in Richtung konversationeller diagnostischer KI durch <a href=\"https:\/\/twitter.com\/GoogleAI?ref_src=twsrc%5Etfw\">@GoogleAI<\/a> <a href=\"https:\/\/twitter.com\/GoogleHealth?ref_src=twsrc%5Etfw\">@GoogleGesundheit<\/a> <a href=\"https:\/\/twitter.com\/GoogleDeepMind?ref_src=twsrc%5Etfw\">@GoogleDeepMind<\/a><a href=\"https:\/\/t.co\/KIl1cYjgWO\">https:\/\/t.co\/KIl1cYjgWO<\/a> <a href=\"https:\/\/t.co\/JcPAiNcPgJ\">pic.twitter.com\/JcPAiNcPgJ<\/a><\/p>\n<p>- Mike Schaekermann (@HardyShakerman) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/HardyShakerman\/status\/1745635460334993439?ref_src=twsrc%5Etfw\">12. Januar 2024<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" async=\"\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Eine der gr\u00f6\u00dften Herausforderungen bei der Entwicklung von AMIE war der Mangel an realen medizinischen Gespr\u00e4chen als Trainingsdaten.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Um dieses Problem zu l\u00f6sen, hat das Team von Google Health, zu dem auch der KI-Forscher Vivek Natarajan geh\u00f6rt, eine Methode entwickelt, die es dem Chatbot erm\u00f6glicht, sich an simulierten \"Gespr\u00e4chen\" zu beteiligen.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die KI wurde darauf trainiert, in die Rolle eines Patienten, eines einf\u00fchlsamen Klinikers und eines Kritikers zu schl\u00fcpfen, der die Arzt-Patienten-Interaktion bewertet.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In Tests mit 20 Schauspielern, die Patienten simulieren sollten, und 20 zertifizierten Klinikern erreichte oder \u00fcbertraf AMIE die Diagnosegenauigkeit der \u00c4rzte in sechs medizinischen Fachgebieten.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bei 24 von 26 Kriterien f\u00fcr die Gespr\u00e4chsqualit\u00e4t, wie H\u00f6flichkeit und Erkl\u00e4rung von Krankheiten und Behandlungen, schnitt es besser ab als die \u00c4rzte.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Alan Karthikesalingam, klinischer Forscher bei Google Health in London und Mitautor der Studie, stellte fest: \"Unseres Wissens ist dies das erste Mal, dass ein konversationelles KI-System optimal f\u00fcr den diagnostischen Dialog und die Aufnahme der Krankengeschichte entwickelt wurde.\"\u00a0<\/span><\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">Wir freuen uns, Ihnen AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer), unser Forschungs-LLM f\u00fcr Diagnosegespr\u00e4che, vorstellen zu k\u00f6nnen. AMIE hat in einer randomisierten Studie im Stil eines \"virtuellen OSCE\" die Gespr\u00e4chsqualit\u00e4t und die diagnostische Genauigkeit von \u00c4rzten in der Grundversorgung \u00fcbertroffen. Vorabdruck \u27a1\ufe0f <a href=\"https:\/\/t.co\/XZizS9PtDG\">https:\/\/t.co\/XZizS9PtDG<\/a> (1\/7) <a href=\"https:\/\/t.co\/3t8hTkLmO9\">pic.twitter.com\/3t8hTkLmO9<\/a><\/p>\n<p>- Alan Karthikesalingam (@alan_karthi) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/alan_karthi\/status\/1745628728040853823?ref_src=twsrc%5Etfw\">12. Januar 2024<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" async=\"\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Karthikesalingam weist jedoch darauf hin, dass AMIE noch experimentell ist und nicht an echten Patienten getestet wurde, sondern nur an Schauspielern, die fiktive, aber plausible Krankheiten darstellen.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Wie die Studie funktionierte<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Studie mit dem Titel \"Towards Conversational Diagnostic AI\" stellt AMIE vor, ein LLM, das f\u00fcr medizinische Diagnose-Interaktionen entwickelt wurde.\u00a0<\/span><\/p>\n<p>Hier finden Sie weitere Informationen dar\u00fcber, wie es funktioniert:<\/p>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Entwicklung von AMIE<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Der Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE) ist ein KI-System, das auf einem von Google entwickelten Large Language Model (LLM) basiert. Es ist f\u00fcr den diagnostischen Dialog in medizinischen Kontexten optimiert. AMIE wurde entwickelt, um den komplexen Prozess der klinischen Anamneseerhebung und diagnostischen Schlussfolgerungen zu emulieren.\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Simuliertes Dialogtraining<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Die Forscher entwickelten eine neuartige simulierte Selbstspielumgebung, da es an realen medizinischen Gespr\u00e4chen f\u00fcr die Ausbildung mangelte. Dies erm\u00f6glichte es AMIE, sich an simulierten Dialogen zu beteiligen und verschiedene Rollen (Patient, Arzt, Kritiker) zu spielen, um das Lernen zu verbessern. Diese Dialoge deckten eine Reihe von medizinischen Bedingungen, Fachgebieten und Kontexten ab.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Feinabstimmung der Anweisungen und Strategie der Argumentationskette<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: AMIE wurde unter Verwendung verschiedener realer Datens\u00e4tze, einschlie\u00dflich medizinischer Fragebeantwortung, Schlussfolgerungen, Zusammenfassungen und Dialogdaten, einer Feinabstimmung unterzogen. Eine Chain-of-Reasoning-Strategie umfasste die Analyse von Patienteninformationen, die Formulierung von Antworten und Aktionen und die Verfeinerung der Antworten auf der Grundlage des aktuellen Gespr\u00e4chs.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Fernstudie zur objektiven strukturierten klinischen Untersuchung (OSCE)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Die Forscher f\u00fchrten eine randomisierte, doppelblinde Crossover-Studie durch, in der AMIE mit \u00c4rzten der Prim\u00e4rversorgung (PCPs) verglichen wurde. In dieser Studie wurden textbasierte Konsultationen mit 149 simulierten Patienten durchgef\u00fchrt, die von Schauspielern in verschiedenen klinischen Szenarien dargestellt wurden. Sowohl die Fach\u00e4rzte als auch die Patientendarsteller bewerteten die Leistung von AMIE und den Haus\u00e4rzten.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Bewertung und Ergebnisse<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Die Bewertung konzentrierte sich auf die diagnostische Genauigkeit, die Argumentation bei der Behandlung, die Kommunikationsf\u00e4higkeit und das Einf\u00fchlungsverm\u00f6gen. AMIE zeigte im Vergleich zu PCPs in mehreren Bereichen, einschlie\u00dflich diagnostischer Genauigkeit und Einf\u00fchlungsverm\u00f6gen, \u00fcberlegene Leistungen.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Forscher weisen darauf hin, dass diese Ergebnisse vorerst mit Vorsicht zu genie\u00dfen sind, da die Studie nur begrenzt aussagekr\u00e4ftig ist, z. B. durch die Verwendung einer Text-Chat-Schnittstelle und das Fehlen von Patienteninteraktionen in der realen Welt.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es ist jedoch ein Fortschritt auf dem Weg zur Entwicklung von KI-Systemen, die in der Lage sind, medizinische Interviews und diagnostische Dialoge zu f\u00fchren.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Generative KI im Gesundheitswesen ist ein Bereich mit gro\u00dfem Erfolg, in dem Modelle erfolgreich <\/span><a href=\"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/12\/mit-researchers-identify-new-class-of-antibiotics-using-ai\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Suche nach neuen Antibiotika<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><a href=\"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/12\/researchers-use-ai-assisted-colonoscopy-process-to-boost-polyp-identification\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Verbesserung der Koloskopien<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">und <\/span><a href=\"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/01\/nvidia-expands-its-offerings-of-drug-discovery-models-through-bionemo\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Simulation von Wechselwirkungen<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> zwischen Verbindungen und biologischen Prozessen.<\/span><\/p>\n<p>K\u00f6nnten KI-Modelle nun auch patientenorientierte Aufgaben \u00fcbernehmen?<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Googles KI-System, das darauf trainiert ist, medizinische Gespr\u00e4che zu f\u00fchren, \u00fcbertrifft menschliche \u00c4rzte in den Bereichen Umgang mit Patienten und Diagnosegenauigkeit.  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