WASHINGTON – Künstliche Intelligenz hat sich beim Lesen medizinischer Bildgebung als nützlich erwiesen und sogar gezeigt, dass sie die Approbationsprüfungen von Ärzten bestehen kann.
Jetzt hat ein neues KI-Tool die Fähigkeit bewiesen, die Aufzeichnungen von Ärzten zu lesen und das Sterberisiko der Patienten, die Wiedereinweisung ins Krankenhaus und andere für ihre Pflege wichtige Ergebnisse genau vorherzusagen.
Die von einem Team der NYU Grossman School of Medicine entwickelte Software wird derzeit in den angeschlossenen Krankenhäusern der Universität in ganz New York eingesetzt, mit der Hoffnung, dass sie zu einem Standardbestandteil der Gesundheitsversorgung wird.
Eine Studie über seinen Vorhersagewert wurde am Mittwoch in der Zeitschrift Nature veröffentlicht.
Der Hauptautor Eric Oermann, ein Neurochirurg und Informatiker der NYU, sagte gegenüber AFP, dass es in der Medizin zwar schon seit langem Nicht-KI-Vorhersagemodelle gebe, sie in der Praxis jedoch kaum verwendet würden, da die benötigten Daten eine umständliche Neuorganisation und Formatierung erforderten.
Aber „eine Sache, die in der Medizin überall üblich ist, ist, dass Ärzte Notizen darüber schreiben, was sie in der Klinik gesehen und mit Patienten besprochen haben“, sagte er.
„Unsere grundlegende Erkenntnis war also: Können wir mit medizinischen Notizen als Datenquelle beginnen und dann darauf aufbauend Vorhersagemodelle erstellen?“
Das große Sprachmodell namens NYUTron wurde anhand von Millionen klinischer Notizen aus den Gesundheitsakten von 387.000 Menschen trainiert, die zwischen Januar 2011 und Mai 2020 in Langone-Krankenhäusern der NYU behandelt wurden.
Dazu gehörten alle von Ärzten verfassten Aufzeichnungen, wie Patientenfortschrittsberichte, radiologische Berichte und Entlassungsanweisungen, was zu einem Korpus von 4,1 Milliarden Wörtern führte.
Eine der größten Herausforderungen für die Software bestand darin, die natürliche Sprache zu interpretieren, in der Ärzte schreiben, die von Person zu Person sehr unterschiedlich ist, auch in Bezug auf die von ihnen gewählten Abkürzungen.
Durch einen Rückblick auf die Aufzeichnungen der Ereignisse konnten die Forscher berechnen, wie oft sich die Vorhersagen der Software als zutreffend erwiesen.
Sie testeten das Tool auch in Live-Umgebungen, indem sie es beispielsweise anhand der Aufzeichnungen eines Krankenhauses in Manhattan trainierten und dann sahen, wie es in einem Krankenhaus in Brooklyn mit unterschiedlichen Patientendemografien abgeschnitten hat.
– Kein Ersatz für Menschen –
Insgesamt identifizierte NYUTron beunruhigende 95 Prozent der Menschen, die vor ihrer Entlassung im Krankenhaus starben, und 80 Prozent der Patienten, die innerhalb von 30 Tagen wieder aufgenommen wurden.
Es übertraf bei seinen Vorhersagen die meisten Ärzte sowie die heute verwendeten Nicht-KI-Computermodelle.
Doch zur Überraschung des Teams „zeigte der ranghöchste Arzt, der eigentlich ein sehr berühmter Arzt ist, übermenschliche Leistungen, besser als das Vorbild“, sagte Oermann.
„Der Vorteil von Technologie und Medizin besteht nicht darin, dass sie immer zwangsläufig übermenschliche Ergebnisse liefern, sondern dass sie diese Basis wirklich verbessern.“
NYUTron schätzte außerdem korrekt die tatsächliche Aufenthaltsdauer von 79 Prozent der Patienten, 87 Prozent der Fälle, in denen den Patienten der Versicherungsschutz verweigert wurde, und 89 Prozent der Fälle, in denen die Grunderkrankung eines Patienten mit zusätzlichen Erkrankungen einherging.
KI werde niemals ein Ersatz für die Arzt-Patient-Beziehung sein, sagte Oermann. Vielmehr werden sie dazu beitragen, „Ärzten direkt am Behandlungsort mehr Informationen bereitzustellen, damit sie fundiertere Entscheidungen treffen können.“
