{"id":9613,"date":"2024-01-30T18:55:51","date_gmt":"2024-01-30T18:55:51","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=9613"},"modified":"2024-01-31T09:30:02","modified_gmt":"2024-01-31T09:30:02","slug":"researchers-successfully-use-gpt-4-to-recommend-stroke-treatments","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/01\/researchers-successfully-use-gpt-4-to-recommend-stroke-treatments\/","title":{"rendered":"Forscher nutzen GPT-4 erfolgreich zur Empfehlung von Schlaganfallbehandlungen"},"content":{"rendered":"<p><b>Isch\u00e4mische Schlaganf\u00e4lle, bei denen der Blutfluss zum Gehirn blockiert wird, sind eine der Hauptursachen f\u00fcr Tod und Behinderung.\u00a0<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Eine neue <\/span><a href=\"https:\/\/www.medrxiv.org\/content\/10.1101\/2024.01.18.24301409v1.full.pdf\"><span style=\"font-weight: 400;\">Vordruckstudie<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> untersuchte das Potenzial von GPT-4, \u00c4rzte bei kritischen Entscheidungen in der Behandlung von Schlaganfallpatienten zu unterst\u00fctzen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Forscherteam, bestehend aus Experten des Technion-Israel Institute of Technology in Israel und der Mayo Clinic in den USA, analysierte die Daten von 100 Patienten, die akute Schlaganfall-Symptome aufwiesen.\u00a0<\/span><\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">\ud83d\udea8Neue Vorabdruckmeldung. GPT-4 hat sich in der Diagnostik bew\u00e4hrt, aber nur selten als klinisches Entscheidungshilfeinstrument. In gemeinsamer Arbeit mit <a href=\"https:\/\/twitter.com\/ShellyShahar?ref_src=twsrc%5Etfw\">@ShellyShahar<\/a> von <a href=\"https:\/\/twitter.com\/RambamHCC?ref_src=twsrc%5Etfw\">@RambamHCC<\/a> Wir haben sie genutzt, um zu entscheiden, wie Patienten mit Schlaganfall behandelt werden sollen. Wie hat es funktioniert? Erstaunlich gut! <a href=\"https:\/\/t.co\/8q31Mu2PRB\">https:\/\/t.co\/8q31Mu2PRB<\/a> <a href=\"https:\/\/t.co\/Um4IzULJVS\">pic.twitter.com\/Um4IzULJVS<\/a><\/p>\n<p>- Dvir Aran (@dvir_a) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/dvir_a\/status\/1751276962633470432?ref_src=twsrc%5Etfw\">27. Januar 2024<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Team verglich die Behandlungsempfehlungen von GPT-4 mit denen erfahrener Neurologen und den tats\u00e4chlichen Behandlungen der Patienten. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Ziel war es, herauszufinden, wie gut die KI-Vorschl\u00e4ge mit dem menschlichen Expertenurteil und der realen medizinischen Praxis \u00fcbereinstimmen.<\/span><\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">F\u00fcr jeden Patienten fragten wir GPT-4, ob er behandelt oder \u00fcberwacht werden sollte und mit welcher Behandlung. Wir gestalteten die Frage so, dass eine skalierte Antwort (1-7) anstelle von Ja\/Nein gegeben wurde. Dies hatte viele Vorteile: Ermittlung der Unsicherheit, Verwendung von ROC-AUC und Verringerung von Halluzinationen durch Wiederholung der Frage. <a href=\"https:\/\/t.co\/n0la4Oqgfg\">pic.twitter.com\/n0la4Oqgfg<\/a><\/p>\n<p>- Dvir Aran (@dvir_a) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/dvir_a\/status\/1751276967595249901?ref_src=twsrc%5Etfw\">27. Januar 2024<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Eine der wichtigsten Messgr\u00f6\u00dfen, die in dieser Studie verwendet wurden, war die Fl\u00e4che unter der Kurve (AUC).\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ohne sich zu sehr in die technischen Details zu vertiefen, ist die ROC-Kurve eine M\u00f6glichkeit, die Leistungsf\u00e4higkeit eines diagnostischen Tests zu visualisieren.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"> Sie stellt die Rate der echten Positiven (richtig identifizierte F\u00e4lle) der Rate der Falsch-Positiven (falsch identifizierte F\u00e4lle) bei verschiedenen Schwellenwerten gegen\u00fcber.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der AUC ist also eine einzige Zahl, die die Leistung des Tests \u00fcber alle m\u00f6glichen Schwellenwerte hinweg zusammenfasst, wobei 1,0 f\u00fcr einen perfekten Test und 0,5 f\u00fcr eine Vermutung steht.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In der medizinischen Welt gilt ein AUC von 0,7 bis 0,8 als akzeptabel, 0,8 bis 0,9 als ausgezeichnet und \u00fcber 0,9 als hervorragend.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In dieser Studie erreichte GPT-4 einen AUC von 0,85, als seine Empfehlungen mit den Meinungen von Schlaganfall-Spezialisten verglichen wurden, was auf ein hohes Ma\u00df an \u00dcbereinstimmung und eine hervorragende Leistung des AI hinweist.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Im Vergleich zu den verabreichten Behandlungen lag die AUC bei 0,80, was zeigt, dass die Vorschl\u00e4ge von GPT-4 eng mit der realen medizinischen Praxis \u00fcbereinstimmen.\u00a0<\/span><\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">Also, behandeln oder nicht behandeln? Die GPT-4-\u00dcbereinstimmung mit dem Experten lag bei AUC=0,85, mit 20 Unterschieden, und mit der realen Welt lag die AUC bei 0,8. Das ist \u00e4hnlich wie die \u00dcbereinstimmung zwischen dem Experten und der realen Welt, also ziemlich bemerkenswert! <a href=\"https:\/\/t.co\/6dDbEa6ycv\">pic.twitter.com\/6dDbEa6ycv<\/a><\/p>\n<p>- Dvir Aran (@dvir_a) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/dvir_a\/status\/1751276969772093642?ref_src=twsrc%5Etfw\">27. Januar 2024<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><br \/>\n<span style=\"font-weight: 400;\">Diese Ergebnisse sind besonders vielversprechend, da sie darauf hindeuten, dass GPT-4 in der Notaufnahme wertvolle Unterst\u00fctzung leisten kann, insbesondere wenn ein Facharzt f\u00fcr Neurologie nicht sofort verf\u00fcgbar ist.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Au\u00dferdem zeigte GPT-4 eine bemerkenswerte F\u00e4higkeit zur Vorhersage des Mortalit\u00e4tsrisikos innerhalb von 90 Tagen nach dem Schlaganfall.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das KI-Modell identifizierte Hochrisikopatienten mit signifikanter Genauigkeit und \u00fcbertraf damit einige bestehende, speziell f\u00fcr diesen Zweck trainierte Machine-Learning-Modelle.\u00a0<\/span><\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">Wirklich erstaunlich war jedoch, dass wir GPT-4 auch um eine Sch\u00e4tzung der 90-Tage-Sterblichkeit baten und es mit zwei neueren traditionellen ML-Vorhersagemodellen f\u00fcr diese Aufgabe verglichen. GPT-4 war deutlich besser (AUC=0,89 im Vergleich zu 0,77 und 0,7). <a href=\"https:\/\/t.co\/FFhDQSmQc5\">pic.twitter.com\/FFhDQSmQc5<\/a><\/p>\n<p>- Dvir Aran (@dvir_a) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/dvir_a\/status\/1751276976516542717?ref_src=twsrc%5Etfw\">27. 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;\">Dies k\u00f6nnte f\u00fcr \u00c4rzte bei der Priorisierung von Behandlungen und der effizienteren Verwaltung von Ressourcen von gro\u00dfem Nutzen sein.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es ist nicht das erste Mal, dass LLMs erfolgreich f\u00fcr Anwendungen im Gesundheitswesen eingesetzt werden. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Google <\/span><a href=\"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/01\/google-research-healthcare-llm-excels-doctors-in-key-areas\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">den k\u00fcrzlich geschaffenen Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE)<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">die bei der Erfassung von Patienteninformationen w\u00e4hrend medizinischer Befragungen gleich gut oder sogar besser abschnitten als Fach\u00e4rzte f\u00fcr Allgemeinmedizin und beim Einf\u00fchlungsverm\u00f6gen besser abschnitten.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">D\u00e4nische Forscher nutzten LLMs sogar, um <\/span><a href=\"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/12\/danish-researchers-predict-the-risk-of-premature-death-with-ai\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">zu verstehen, wie Lebensereignisse die Sterblichkeit beeinflussen<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">wobei ihr Modell das n\u00e4chstbeste um 11% \u00fcbertrifft.<\/span><\/p>\n<p>Andere anspruchsvolle Modelle des maschinellen Lernens <a href=\"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/12\/mit-researchers-identify-new-class-of-antibiotics-using-ai\/\">haben neue Antibiotika entdeckt<\/a> oder therapeutische Wirkstoffe in nur wenigen Minuten im Vergleich zu den Monaten oder Jahren herk\u00f6mmlicher experimenteller Techniken.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Isch\u00e4mische Schlaganf\u00e4lle, bei denen die Blutzufuhr zum Gehirn blockiert ist, sind eine der Hauptursachen f\u00fcr Tod und Behinderung.  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