„Kommunikationsprobleme“ der Medizin lösen

by | Apr 25, 2024

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Sprachmodelle finden in der Medizin immer mehr Anwendung. Problem sind jedoch die Daten und die Interoperabilität. Hier haben Forscher der TU Dresden einen potenziellen Lösungsansatz gefunden.

 

Künstliche Intelligenz und große Sprachmodelle (Large Language Modells LLM) sollen einen großen Beitrag zum medizinischen Fortschritt leisten. In der Theorie sorgen sie auch dafür, dass Daten besser strukturiert, kategorisiert und interpretiert werden können. Allerdings hängt das stark davon ab, wie zuverlässig Informationen erfasst wurden und ob die verschiedenen Systeme auch miteinander kommunizieren – Stichwort Interoperabilität. Ist das nicht der Fall produzieren auch LLM falsche Informationen, sogenannte Halluzinationen, oder geben auf ein und dieselbe Eingabe unterschiedliche Antworten, der Nichtdeterminismus.

Mögliche Lösungen für diese „Kommunikationsprobleme“ werden nun von Forschern des Else Kröner Fresenius Zentrums (EKFZ) für Digitale Gesundheit an der TU Dresden und dem Universitätsklinikum Carl Gustav Carus Dresden sowie der Universität Chile in einem im Nature Portfolio Journal „npj Digital Medicine“ erschienen Beitrag erstmals diskutiert. Ihr Vorschlag ist eine Kombination aus LLM und sogenannter Wissensgraphen, Knowledge Graphs (KG). Letztere strukturieren Daten und Informationen so, dass eine semantische Verknüpfung möglich ist und somit die KI nachvollziehbare Ergebnisse liefert.

„Die Kombination von großen Sprachmodellen und Wissensgraphen ist eine Möglichkeit, um existierendes medizinisches Wissen mit den kognitiven Fähigkeiten von großen Sprachmodellen zu verknüpfen. Wir stehen hier erst am Anfang einer sehr spannenden Entwicklung,“ sagt Prof. Jakob N. Kather, Professor für Klinische Künstliche Intelligenz an der TU Dresden und Onkologe am Dresdner Universitätsklinikum Carl Gustav Carus.

Herausforderung Mehrdeutigkeit

Der Grund, warum auch die KG nicht immer eindeutige Ergebnisse liefern, ist unsere Sprache. Ein und derselbe Begriff kann mehrere Bedeutungen haben. Wissensgraphen sind organisierte Netzwerke, die verschiedene medizinische Konzepte und ihre Beziehungen miteinander verbinden. Zum Beispiel kann der Begriff „Covid-19“ in einem KG mit „Fieber“ durch eine Verknüpfung mit der Bezeichnung „hat Symptom“ verbunden sein. KG erleichtern es, medizinische Informationen zu verstehen und zu verarbeiten, stehen aber vor der Herausforderung, die Mehrdeutigkeit verschiedener Wörter richtig zu verknüpfen.

Aus Sicht der Forscher sorgt die Verknüpfung von LLM und KG für eine neue Form der „Retrieval Augmented Generation“, also einer Technik zur Verarbeitung natürlicher Sprache, dem NLP. Was entsteht seien strukturierte Argumentationen, die dazu beitragen könnten, zuverlässigere, genauere und reproduzierbare Ergebnisse zu erzielen. Das ließe sich auch mit behördlichen Genehmigungsverfahren deutlich besser vereinbaren, heißt es aus Dresden.

Verschieden Ansätze denkbar

Die Autoren diskutieren verschiedene Ansätze zur Kombination von LLM und KG, die sogar die Entwicklung robuster digitaler Zwillinge für die medizinische Forschung und Versorgung verbessern könnten.

„Trotz der bestehenden regulatorischen Herausforderungen, können Fachkräfte im Gesundheitswesen, die heute ihren Abschluss machen, davon ausgehen, dass sie in Zukunft Zugang zu miteinander kompatiblen und fortschrittlichen Werkzeugen für die Zusammenfassung klinischer Informationen haben werden – etwas das noch vor fünf Jahren unvorstellbar war“, sagt Prof. Stephen Gilbert, Professor für Medical Device Regulatory Science an der TU Dresden. Zudem ist man in Dresden überzeugt, dass Ansätze, die große LLM und KG kombinieren, eine höhere Wahrscheinlichkeit haben, früher in konservativen Regulierungsverfahren zugelassen zu werden.

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