Anwendung von „large language models“ in der KlinikErsetzt ChatGPT die Arztbrieferstellung? Ein ErfahrungsberichtClinical application of large language modelsDoes ChatGPT replace medical report formulation? An experience report

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作者
Jasmin Zernikow
Leonhard Grassow
Jan Gröschel
Philippe Henrion
Paul J. Wetzel
Sebastian Spethmann
机构
[1] Deutsches Herzzentrum der Charité (DHZC),Klinik für Kardiologie, Angiologie und Intensivmedizin
[2] Charité – Universitätsmedizin Berlin,Arbeitsgruppe für kardiovaskuläre MRT
[3] corporate member of Freie Universität Berlin and Humboldt-Universität zu Berlin,undefined
[4] Deutsches Zentrum für Herz-Kreislauf-Forschung e. V. (DZHK),undefined
[5] Experimental and Clinical Research Center,undefined
[6] Gemeinsame Einrichtung der Charité – Universitätsmedizin Berlin und des Max Delbrück Center (MDC),undefined
来源
Die Innere Medizin | 2023年 / 64卷
关键词
Künstliche Intelligenz; Digitale Transformation; Empowerment von Patient:innen; ChatGPT; Chatbots; Artificial intelligence; Digital transformation; Patient empowerment; ChatGPT; Chatbots;
D O I
暂无
中图分类号
学科分类号
摘要
Auf künstlicher Intelligenz (KI) basierte Sprachmodelle wie ChatGPT bieten ein enormes Potenzial für Forschung und medizinische Versorgung, aber auch für die Optimierung klinischer Abläufe, indem sie die medizinische Dokumentation durch Übernahme von standardisierten Routineaufgaben erleichtern und effizienter gestalten. Durch ihre Fähigkeit, Textinhalte mittels Wortstatistik zu erahnen und so kontextbezogen Ergebnisse in Chat-Dialogen auszugeben, können „large language models“ (LLM) für verschiedene Zielgruppen geeignete Zusammenfassungen der ärztlichen Dokumentation liefern. So könnte eine Textgenerierung in leicht verständlicher Sprache möglicherweise zu einer Erhöhung der Gesundheitskompetenz von Patient:innen und damit auch zu einer gesteigerten Therapieadhärenz beitragen. Nachfolgend soll die Funktion von KI-basierten Chatbot-Modellen erläutert werden, um Nutzungserfahrungen zu verbessern und die Kompetenz im Umgang mit KI-basierten Sprachmodellen zu erhöhen. Gegenwärtige Chancen und Grenzen in der Erstellung von Epikrisen werden anhand eines Erfahrungsberichts erläutert. Zukünftig kann die Implementierung lokaler LLM in medizinischen Verwaltungssystemen (Krankenhausinformationssystemen [KIS] und Praxisverwaltungssystemen [PVS]) sowie in Verbindung mit der elektronischen Patientenakte (ePA) die klinische und ambulante Versorgung grundlegend verändern.
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