Generative k\u00fcnstliche Intelligenz setzt sich schrittweise als ein wichtiges Werkzeug im Gesundheitsbereich durch. Sie erm\u00f6glicht die Analyse gro\u00dfer Mengen medizinischer Daten, unterst\u00fctzt klinische Entscheidungsfindungen und verbessert die Qualit\u00e4t der Patientenversorgung. Eine aktuelle Analyse hat 24 Studien untersucht, um ihre Anwendung, Leistung und Umweltauswirkungen zu bewerten.<\/p>\n
Modelle der generativen k\u00fcnstlichen Intelligenz lassen sich in zwei gro\u00dfe Kategorien unterteilen: solche, die ausschlie\u00dflich Text verarbeiten, und solche, die verschiedene Datentypen kombinieren, wie Bilder und Texte. Die ersten, oft auf gro\u00dfen allgemeinen Datenbanken vorab trainiert, werden anschlie\u00dfend f\u00fcr spezifische medizinische Aufgaben verfeinert. Dieser Verfeinerungsschritt erm\u00f6glicht es, die Modelle an pr\u00e4zise Bed\u00fcrfnisse anzupassen, wie die Diagnose von Krankheiten oder die Analyse von Patientenakten, w\u00e4hrend gleichzeitig Zeit und Ressourcen im Vergleich zu einem vollst\u00e4ndigen Training reduziert werden.<\/p>\n
Multimodale Modelle, obwohl seltener, erweisen sich als besonders vielversprechend. Sie sind in der Lage, gleichzeitig medizinische Bilder und Texte zu verarbeiten, was sie f\u00fcr komplexe Aufgaben wie die Interpretation von Scans unter Ber\u00fccksichtigung der Krankengeschichte des Patienten geeignet macht. Einige Modelle haben beispielsweise Genauigkeitsraten von bis zu 99,9 % beim Erkennen von augenheilkundlichen Erkrankungen oder bei der Klassifizierung medizinischer Bilder erreicht.<\/p>\n
Studien zeigen, dass verfeinerte Modelle oft die vorab trainierten Modelle in Bezug auf Genauigkeit \u00fcbertreffen, mit Ergebnissen, die zwischen 70,6 % und 99,9 % variieren. Sie werden f\u00fcr verschiedene Aufgaben eingesetzt: Klassifizierung von Krankheiten, Beantwortung medizinischer Fragen oder Erstellung von Berichten. Allerdings bleibt ihr Training sehr ressourcenintensiv. Nur wenige Studien haben die Umweltauswirkungen dieser Technologien gemessen, aber eine davon hat gezeigt, dass das Training eines Modells 486 Kilogramm CO\u2082 ausgesto\u00dfen hat, was den oft vernachl\u00e4ssigten CO\u2082-Fu\u00dfabdruck dieser Werkzeuge unterstreicht.<\/p>\n
Eine weitere Herausforderung liegt in der Qualit\u00e4t der verwendeten Daten. Die Modelle st\u00fctzen sich oft auf \u00f6ffentliche Datenbanken oder elektronische Patientenakten, aber es besteht das Risiko einer Datenkontamination. Dies kann die Ergebnisse verf\u00e4lschen, da das Modell m\u00f6glicherweise aus Informationen lernt, die bereits in den Testdaten enthalten sind, was seine tats\u00e4chliche Leistung \u00fcbersch\u00e4tzen w\u00fcrde.<\/p>\n
Konversationsanwendungen, wie Assistenten, die medizinische Fragen beantworten oder Akten zusammenfassen k\u00f6nnen, sind am weitesten verbreitet. Sie spielen eine Schl\u00fcsselrolle bei der Interaktion mit Patienten und Gesundheitsfachkr\u00e4ften. Dennoch werden multimodale Modelle trotz ihres Potenzials noch zu wenig genutzt, obwohl sie die Vielfalt medizinischer Daten wie Bilder, Texte und Aufzeichnungen besser nutzen k\u00f6nnten.<\/p>\n
Die Leistungsbewertung basiert oft auf standardisierten Referenzen, wie Datens\u00e4tzen, die entwickelt wurden, um die F\u00e4higkeit der Modelle zu testen, medizinische Fragen zu beantworten oder Bilder zu analysieren. Diese Referenzen erm\u00f6glichen einen objektiven Vergleich der verschiedenen Systeme. Allerdings gibt es noch keine spezifischen Referenzen f\u00fcr bestimmte Fachgebiete wie die Zahnmedizin, was die Bewertung der Modelle in diesen Bereichen einschr\u00e4nkt.<\/p>\n
Schlie\u00dflich wirft die Integration dieser Technologien in die klinische Praxis ethische und Datenschutzfragen auf. Da medizinische Daten sensibel sind, muss ihre Verwendung reguliert werden, um jedes Risiko der Identifizierung von Patienten zu vermeiden. Obwohl die meisten untersuchten Modelle noch in der internen Validierungsphase sind, wird ihr gro\u00dffl\u00e4chiger Einsatz strenge Tests erfordern, um ihre Zuverl\u00e4ssigkeit und Sicherheit zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n
Generative k\u00fcnstliche Intelligenz setzt sich schrittweise als ein wichtiges Werkzeug im Gesundheitsbereich durch. Sie erm\u00f6glicht die Analyse gro\u00dfer Mengen medizinischer Daten, unterst\u00fctzt klinische Entscheidungsfindungen und verbessert die Qualit\u00e4t der Patientenversorgung. Eine aktuelle Analyse hat 24 Studien untersucht, um ihre Anwendung, Leistung und Umweltauswirkungen zu bewerten.<\/p>\n
Modelle der generativen k\u00fcnstlichen Intelligenz lassen sich in zwei gro\u00dfe Kategorien unterteilen: solche, die ausschlie\u00dflich Text verarbeiten, und solche, die verschiedene Datentypen kombinieren, wie Bilder und Texte. Die ersten, oft auf gro\u00dfen allgemeinen Datenbanken vorab trainiert, werden anschlie\u00dfend f\u00fcr spezifische medizinische Aufgaben verfeinert. Dieser Verfeinerungsschritt erm\u00f6glicht es, die Modelle an pr\u00e4zise Bed\u00fcrfnisse anzupassen, wie die Diagnose von Krankheiten oder die Analyse von Patientenakten, w\u00e4hrend gleichzeitig Zeit und Ressourcen im Vergleich zu einem vollst\u00e4ndigen Training reduziert werden.<\/p>\n
Multimodale Modelle, obwohl seltener, erweisen sich als besonders vielversprechend. Sie sind in der Lage, gleichzeitig medizinische Bilder und Texte zu verarbeiten, was sie f\u00fcr komplexe Aufgaben wie die Interpretation von Scans unter Ber\u00fccksichtigung der Krankengeschichte des Patienten geeignet macht. Einige Modelle haben beispielsweise Genauigkeitsraten von bis zu 99,9 % beim Erkennen von augenheilkundlichen Erkrankungen oder bei der Klassifizierung medizinischer Bilder erreicht.<\/p>\n
Studien zeigen, dass verfeinerte Modelle oft die vorab trainierten Modelle in Bezug auf Genauigkeit \u00fcbertreffen, mit Ergebnissen, die zwischen 70,6 % und 99,9 % variieren. Sie werden f\u00fcr verschiedene Aufgaben eingesetzt: Klassifizierung von Krankheiten, Beantwortung medizinischer Fragen oder Erstellung von Berichten. Allerdings bleibt ihr Training sehr ressourcenintensiv. Nur wenige Studien haben die Umweltauswirkungen dieser Technologien gemessen, aber eine davon hat gezeigt, dass das Training eines Modells 486 Kilogramm CO\u2082 ausgesto\u00dfen hat, was den oft vernachl\u00e4ssigten CO\u2082-Fu\u00dfabdruck dieser Werkzeuge unterstreicht.<\/p>\n
Eine weitere Herausforderung liegt in der Qualit\u00e4t der verwendeten Daten. Die Modelle st\u00fctzen sich oft auf \u00f6ffentliche Datenbanken oder elektronische Patientenakten, aber es besteht das Risiko einer Datenkontamination. Dies kann die Ergebnisse verf\u00e4lschen, da das Modell m\u00f6glicherweise aus Informationen lernt, die bereits in den Testdaten enthalten sind, was seine tats\u00e4chliche Leistung \u00fcbersch\u00e4tzen w\u00fcrde.<\/p>\n
Konversationsanwendungen, wie Assistenten, die medizinische Fragen beantworten oder Akten zusammenfassen k\u00f6nnen, sind am weitesten verbreitet. Sie spielen eine Schl\u00fcsselrolle bei der Interaktion mit Patienten und Gesundheitsfachkr\u00e4ften. Dennoch werden multimodale Modelle trotz ihres Potenzials noch zu wenig genutzt, obwohl sie die Vielfalt medizinischer Daten wie Bilder, Texte und Aufzeichnungen besser nutzen k\u00f6nnten.<\/p>\n
Die Leistungsbewertung basiert oft auf standardisierten Referenzen, wie Datens\u00e4tzen, die entwickelt wurden, um die F\u00e4higkeit der Modelle zu testen, medizinische Fragen zu beantworten oder Bilder zu analysieren. Diese Referenzen erm\u00f6glichen einen objektiven Vergleich der verschiedenen Systeme. Allerdings gibt es noch keine spezifischen Referenzen f\u00fcr bestimmte Fachgebiete wie die Zahnmedizin, was die Bewertung der Modelle in diesen Bereichen einschr\u00e4nkt.<\/p>\n
Schlie\u00dflich wirft die Integration dieser Technologien in die klinische Praxis ethische und Datenschutzfragen auf. Da medizinische Daten sensibel sind, muss ihre Verwendung reguliert werden, um jedes Risiko der Identifizierung von Patienten zu vermeiden. Obwohl die meisten untersuchten Modelle noch in der internen Validierungsphase sind, wird ihr gro\u00dffl\u00e4chiger Einsatz strenge Tests erfordern, um ihre Zuverl\u00e4ssigkeit und Sicherheit zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n
DOI\u00a0:<\/strong> https:\/\/doi.org\/10.1186\/s44398-026-00029-6<\/a><\/p>\n Titre\u00a0:<\/strong> Use of generative artificial intelligence models in healthcare \u2013 a scoping review<\/p>\n Revue : <\/strong> BMC Artificial Intelligence<\/p>\n \u00c9diteur : <\/strong> Springer Science and Business Media LLC<\/p>\n Auteurs : <\/strong> Ayesha Nooruddin; Abhishek Lal; Syed Muhammad Faizan Ahmed; Muhammad Huzaifa Ghori; Niha Adnan; Fahad Umer<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Kann generative k\u00fcnstliche Intelligenz die Medizin revolutionieren? Generative k\u00fcnstliche Intelligenz setzt sich schrittweise als ein wichtiges Werkzeug im Gesundheitsbereich durch. Sie erm\u00f6glicht die Analyse gro\u00dfer Mengen medizinischer Daten, unterst\u00fctzt klinische Entscheidungsfindungen und verbessert die Qualit\u00e4t der Patientenversorgung. Eine aktuelle Analyse hat 24 Studien untersucht, um ihre Anwendung, Leistung und Umweltauswirkungen zu bewerten. Modelle der generativen… Kann generative k\u00fcnstliche Intelligenz die Medizin revolutionieren?<\/span> weiterlesen<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-24","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gesundheit","entry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/24","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=24"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/24\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":25,"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/24\/revisions\/25"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=24"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=24"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=24"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}