Eine kürzlich durchgeführte Studie des Brigham and Women’s Hospital zeigt, dass der KI-Chatbot ChatGPT 3.5 in rund einem Drittel der Fälle unangemessene Empfehlungen für Krebstherapien gibt, die nicht mit den Richtlinien des National Comprehensive Cancer Network (NCCN) übereinstimmen. Die Forscher fokussierten sich dabei auf Brust-, Prostata- und Lungenkrebs. Obwohl 98% der Empfehlungen zumindest einen therapeutischen Ansatz enthielten, der den NCCN-Richtlinien folgte, enthielten 34% der Antworten auch nicht-übereinstimmende Empfehlungen. Diese Empfehlungen waren oft schwer als solche zu erkennen und wurden in 12,5% der Fälle komplett von den NCCN-Richtlinien abweichend gegeben. Die Forscher bezeichneten dies als “Halluzinationen”. Solche fehlerhaften Informationen können falsche Erwartungen bei Patienten wecken und die Beziehung zwischen Arzt und Patient beeinträchtigen. Daher wollen die Forscher zukünftig untersuchen, wie gut Patienten und Ärzte zwischen Empfehlungen von Klinikern und großen KI-Modellen wie ChatGPT unterscheiden können. Obwohl die Studie das Modell GPT-3.5-turbo-0301 verwendete und die Ergebnisse mit anderen Modellen und Leitlinien variieren können, haben viele große Sprachmodelle ähnliche Limitationen. Es ist wichtig zu wissen, dass KI-Modelle keine ausgebildeten medizinischen Fachpersonen ersetzen können, auch wenn sie zur Selbstbildung genutzt werden.
Einführung
Eine Übersicht über die Studie und ihr Ziel, die Konsistenz des KI-Chatbots ChatGPT 3.5 bei der Bereitstellung von Krebstherapieempfehlungen zu bewerten, die mit den Leitlinien des National Comprehensive Cancer Network (NCCN) übereinstimmen.
Ergebnisse der Studie
Eine Zusammenfassung der wichtigsten Ergebnisse aus der Studie, die aufdeckten, dass ChatGPT Inkonsistenzen bei der Bereitstellung geeigneter Empfehlungen aufwies.
Gesamtergebnisse
Ein Überblick über die Gesamtergebnisse der Studie, wobei der Prozentsatz der Fälle, in denen ChatGPT unangemessene Empfehlungen abgegeben hat, hervorgehoben wird.
Schwerpunkt auf Brust-, Prostata- und Lungenkrebs
Hervorhebung der spezifischen Krebsarten, auf die sich die Forscher konzentrierten, und wie sie die von ChatGPT für diese Krebsarten gegebenen Empfehlungen analysierten.
Unangemessene Empfehlungen von ChatGPT
Eine detaillierte Erklärung der unangemessenen Empfehlungen, die von ChatGPT abgegeben wurden, unter Angabe ihrer Grenzen und der potenziellen Auswirkungen auf die Arzt-Patienten-Beziehung.
Erkennung nicht übereinstimmender Empfehlungen
Eine Untersuchung der Herausforderungen bei der Identifizierung nicht übereinstimmender Empfehlungen von ChatGPT, da diese manchmal schwierig zu erkennen waren, obwohl sie ansonsten solide Anleitungen lieferten.
“Halluzinationen” in den Behandlungsempfehlungen
Erläuterung des Begriffs “Halluzinationen”, den die Forscher verwendeten, um Behandlungsempfehlungen zu beschreiben, die von ChatGPT erstellt wurden, aber komplett von den NCCN-Richtlinien abweichen.
Auswirkungen und Empfehlungen
Eine Diskussion der potenziellen Auswirkungen von falschen Behandlungserwartungen und der Notwendigkeit, das Bewusstsein für die Grenzen von Sprachmodellen wie ChatGPT zu schärfen.
Auswirkungen auf die Arzt-Patienten-Beziehung
Die Auswirkungen von Fehlinformationen aus Sprachmodellen auf die Beziehung zwischen Ärzten und Patienten werden untersucht, da dies zu Missverständnissen und falschen Erwartungen führen kann.
Wichtigkeit der Unterscheidung von Ratschlägen
Die Notwendigkeit, den Unterschied zwischen Empfehlungen eines ausgebildeten medizinischen Fachmanns und denen eines großen Sprachmodells zu verstehen, wird betont. Es wird weitergehende Forschung gefordert, um die Fähigkeit von Patienten und Ärzten zu untersuchen, zwischen beiden zu unterscheiden.
Einschränkungen und Variabilität
Es wird anerkannt, dass die Studie bestimmte Einschränkungen aufweist, darunter die Verwendung eines bestimmten Sprachmodells (GPT-3.5-turbo-0301) und die potenzielle Variabilität der Ergebnisse mit unterschiedlichen Modellen oder Leitlinien.
Schlussfolgerung
Eine Zusammenfassung der Schlussfolgerungen der Studie, die die Bedeutung betont, das Bewusstsein für die Grenzen von Sprachmodellen zu schärfen und weiterführende Forschung in diesem Bereich zu betreiben.
