Können Large Language Models mir helfen, meinen Patienten zu verstehen?

Dank der zunehmenden Digitalisierung des Gesundheitswesens findet die elektronische Patientenakte (EPA) und die digitale medizinische Dokumentation immer mehr Verbreitung. Das hat das Potential, dass wir die überzeugenden Erfolge der KI-gestützten Bilddiagnostik auch in Bereichen außerhalb der Radiologie sehen werden. Die Erfolge des Natural Language Processing (NLP) machen die textuelle Dokumentation, die vermehrt unstrukturiert vorliegt, zu einem idealen Kandidaten. Zwar vereinfacht die digitale Akte den klinischen Alltag deutlich, jedoch müssen Ärzt:innen und anderes medizinisches Personal immer noch große Mengen an Datenmaterial durchsehen, um sich ein Bild von ihren Patient:in zu machen. Dabei können NLP-Verfahren helfen.

Wir haben den Hype um Large Language Models wie ChatGPT gesehen. Können wir diesen Hype nutzen, um nützliche Assistenz-Tools für medizinische Dokumentation zu bauen? In diesem Vortrag untersuchen wir, wie NLP und Large Language Models genutzt werden können, um die Analyse, das Verständnis und die Verwaltung elektronischer Gesundheitsakten zu beschleunigen. Denn, wie weit sind wir von einem rein KI-basierten medizinischen Entscheidungstool entfernt, wenn Sprachmodelle selbst noch an Halluzinationen leiden (ICD-10: R44.3)?