Obwohl AMIE im Vergleich zu menschlichen Ärzten überlegene diagnostische Fähigkeiten gezeigt hat, bleiben Fragen zur Ethik seiner Umsetzung bestehen.
Im Bereich der medizinischen Innovation hat Google kürzlich mit seinem KI-System einen bahnbrechenden Fortschritt vorgestellt Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE)Dies markiert einen bedeutenden Schritt bei der Integration künstlicher Intelligenz in das Gesundheitswesen.
Dieses ehrgeizige Unterfangen zielt darauf ab, Gesundheitsprozesse zu rationalisieren, medizinischen Fachkräften mehr Zeit für komplexe Fälle zu geben und den diagnostischen Zugang auf unterversorgte Bereiche auszudehnen.
Angesichts der anhaltenden Debatte über die Integration von KI in medizinische Praxen bleiben Fragen zum Umfang der Nutzung des Systems bestehen. Dies ist besonders wichtig in der Forschungsphase, in der Versuche am Menschen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung spielen.
Ziel des Systems
AMIE hofft, die Lücke zwischen Diagnose und Behandlung zu schließen und die Genauigkeit menschlicher Ärzte in bestimmten Bereichen zu erreichen oder zu übertreffen. Dieses Ziel könnte zu einem reibungsloseren Ablauf im Gesundheitswesen führen, Ärzten mehr Zeit für komplizierte Fälle verschaffen und den Zugang zu Diagnosen in Gebieten verbessern, in denen es an ausreichender medizinischer Versorgung mangelt.
Darüber hinaus hofft Google, dass sein neues System die Genauigkeit menschlicher Ärzte bei der Diagnose verschiedener Krankheiten erreichen oder sogar übertreffen wird. Dies könnte durch den Zugriff auf einen riesigen Datensatz medizinischer Unterlagen und die Fähigkeit, komplexe Muster in Patientendaten zu analysieren, erreicht werden.
AMIE ist außerdem darauf ausgelegt, im Umgang mit Patienten einfühlsam und verständnisvoll zu sein. Dies könnte dazu beitragen, eine positivere und angenehmere Erfahrung zu schaffen, insbesondere für diejenigen, die möglicherweise Angst vor einem Arztbesuch haben.
Darüber hinaus bietet das System das Potenzial, Patienten sofort mit Aufklärungsmaterialien und Ressourcen zu ihrer spezifischen Erkrankung zu versorgen und ihnen so zu einem besseren Verständnis ihrer Diagnose- und Behandlungsmöglichkeiten zu verhelfen.
Wenn man das Gesamtbild betrachtet, könnte die Fähigkeit von AMIE, endlose Mengen medizinischer Daten zu analysieren, zu neuen Erkenntnissen über die Ursachen und den Verlauf von Krankheiten führen. Dies könnte wiederum zur Entwicklung neuer und wirksamerer Behandlungsmethoden führen.
Heute haben wir unseren neuesten Preprint veröffentlicht, der AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer) vorstellt, ein auf großen Sprachmodellen (LLM) basierendes Forschungs-KI-System für diagnostisches medizinisches Denken und Gespräche.🔗 https://t.co/7MiUI7IuU8 pic.twitter.com/kMJzFwKNFw
—Google AI (@GoogleAI) 12. Januar 2024
Die Wirksamkeit von Google AMIE
Zu Testen Sie das System, verwendeten die Forscher 20 Teilnehmer als Scheinpatienten. Jede Person erhielt online Konsultationen von AMIE und 20 staatlich geprüften Klinikern, es wurde ihnen jedoch nicht gesagt, ob sie mit einem menschlichen Arzt oder der KI interagierten. Die Patienten durchliefen insgesamt 149 klinische Szenarien und ließen anschließend jeweils ihre persönlichen Erfahrungen Revue passieren.
Verschiedene Spezialisten wurden hinzugezogen, um die Leistung des Google-Systems und der Kliniker zu bewerten. Die Ergebnisse zeigten, dass die AMIE leistungsfähig war deutlich besser wenn es um diagnostische Genauigkeit ging.
Auch in Bezug auf die Gesprächsqualität wie Höflichkeit, Aufklärung über den Zustand und die Behandlung, Ehrlichkeit sowie den Ausdruck von Fürsorge und Engagement übertraf das System in 24 von 26 Kriterien die Fähigkeiten der Ärzte.
Zunächst wurde die Grundlage des verwendeten Large Language Model (LLM) auf der Grundlage bestehender elektronischer Gesundheitsakten und zuvor transkribierter medizinischer Gespräche abgestimmt.
Um das Training des Modells zu verbessern, wiesen die Forscher das LLM an, sowohl die Perspektive einer Person mit einer Erkrankung des Patienten als auch die eines mitfühlenden Klinikers zu simulieren, der die Krankengeschichte der Person verstehen und mögliche Diagnosen formulieren möchte.