Wissenschaftler aus China und Singapur haben gemeinsam an einem multimodalen Großsprachenmodell (LLM) mit künstlicher Intelligenz (KI) gearbeitet, das Ärzte in der Primärversorgung von Diabetespatienten, insbesondere bei der Diagnose, unterstützt und so zu besseren Behandlungsergebnissen führt. Es handelt sich um das weltweit erste Modell dieser Art. Die Forschungsergebnisse wurden kürzlich in der Fachzeitschrift Nature Medicine veröffentlicht.
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| Das Forschungsteam setzt KI zur Diagnose und Behandlung von Diabetes ein. (Quelle: Carnegie Mellon University) |
Schätzungen zufolge litten im Jahr 2021 weltweit mehr als 500 Millionen Menschen an Diabetes, vor allem in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen. Dort herrscht oft ein Mangel an ausgebildetem medizinischem Personal in der Grundversorgung und es gibt nur begrenzte Möglichkeiten zur Früherkennung der diabetischen Retinopathie, einer der Komplikationen von Diabetes, die das Auge betrifft.
Angesichts dieser Realität haben Forscher der Tsinghua-Universität, der Shanghai Jiao Tong-Universität und der National University of Singapore ein Modell entwickelt, das dem GPT-4-Sprachmodell des auf künstliche Intelligenz spezialisierten Technologieunternehmens OpenAI ähnelt und Allgemeinmedizinern bei der Verwaltung von Krankenakten während der Betreuung und Behandlung von Diabetespatienten helfen kann.
Das Modell mit dem Namen DeepDR-LLM integriert sowohl Sprache als auch Bilder und ist darauf ausgelegt, die überlegenen Funktionen aktueller großer Sprachmodelle und des Deep Learning zu nutzen, um eine umfassende Lösung für die Bilddiagnose und die Abgabe geeigneter Behandlungsempfehlungen bereitzustellen.
Das Team nutzte ein Open-Source-LLM mit 371.763 tatsächlichen Behandlungsempfehlungen von 267.730 Teilnehmern. Darüber hinaus nutzten die Wissenschaftler 21 Netzhautbild-Datensätze aus sieben Ländern, darunter China, Singapur, Indien, Thailand, Großbritannien, Algerien und Usbekistan.
In einer nachfolgenden retrospektiven Studie zeigte DeepDR-LLM eine mit dem Personal in der Primärversorgung vergleichbare Leistung, wenn das Modell auf Englisch eingestellt war, während das Modell eine bessere Leistung zeigte, wenn es auf Chinesisch eingestellt war.
Darüber hinaus stieg die durchschnittliche Genauigkeit der Allgemeinmediziner bei der Bewertung der Aufgabe, eine diabetische Retinopathie zu erkennen, mit Unterstützung durch das Modell auf über 92 %, also mehr als die 81 %, die sie ohne Verwendung des Modells des Forschungsteams erreichten.
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Quelle: https://baoquocte.vn/benh-nhan-tieu-duong-sap-duoc-nhan-vien-y-te-ai-cham-soc-280474.html
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