Die fortschreitende Digitalisierung bietet großes Potenzial im Gesundheitswesen. Von elektronischen Krankenakten (Stichwort: ePA) bis hin zu telemedizinischen Lösungen verändern digitale Technologien die Art und Weise, wie wir die Gesundheitsversorgung erleben, grundlegend. Ein wichtiger Bestandteil dieser Transformation ist Natural Language Processing (NLP) in Verbindung mit Large Language Models (LLMs). Wir beleuchten, wie diese Technologien die Digitalisierung im Gesundheitswesen vorantreiben und welche Chancen, aber auch Herausforderungen sich daraus ergeben.

1. Automatisierte Dokumentation

Eine der bedeutendsten Anwendungen von NLP und LLMs im Gesundheitswesen ist die automatisierte Dokumentation. Das medizinische Personal verbringt oft Stunden damit, Patient:innenakten und Berichte zu verfassen. Mit Hilfe von NLP automatisieren wir diese Aufgaben schon heute. Diese Technologien sind etwa in der Lage, gesprochene Informationen in Text umzuwandeln und gleichzeitig relevante medizinische Begriffe und Codes zu identifizieren. Dies spart nicht nur Zeit, sondern reduziert auch das Risiko von Fehlern in der Dokumentation.
 

2. Diagnose-Unterstützung

LLMs wie GPT-4 besitzen beeindruckende Fähigkeiten in der Textverarbeitung und dem Textverständnis. Diese Fähigkeiten könnten perspektivisch genutzt werden, um Ärzt:innen bei der Diagnose von Krankheiten und der Erstellung von Behandlungsplänen zu helfen. Mit Zugriff auf umfangreiche Datenbanken medizinischer Literatur und Krankenakten ist es den LLMs möglich, relevante Informationen zu liefern — und sogar alternative Diagnosen vorzuschlagen. Das kann dazu beitragen, die Genauigkeit der Diagnosen zu verbessern und die Versorgung der Patient:innen zu optimieren.
 

3. Personalisierte Medizin

Ein weiterer Bereich, in dem NLP und LLMs künftig eine wichtige Rolle spielen könnten, ist die personalisierte Medizin. Durch die Analyse von Patient:innendaten, einschließlich der Krankengeschichte und der Kombination mit den Daten aus Wearables, können diese Technologien maßgeschneiderte Behandlungspläne erstellen. Dadurch können Ärzt:innen Therapien und Medikamente individuell auf die Bedürfnisse von Patient:innen abstimmen, was die Wirksamkeit der Behandlung erhöht und Nebenwirkungen minimiert.

Obwohl NLP und LLMs enorme Chancen im Gesundheitswesen bieten, sind sie nicht ohne Herausforderungen und Bedenken. Hier sind einige der wichtigsten Punkte:
 

1. Datenschutz und Sicherheit

Die Verarbeitung von Gesundheitsdaten ist äußerst sensibel und unterliegt strengen Datenschutzmaßnahmen – etwa der DSGVO. Der Missbrauch oder Diebstahl von Patient:innendaten kann schwerwiegende Konsequenzen haben. Es ist entscheidend, dass Anbieter robuste Sicherheitsvorkehrungen treffen, um die Datenintegrität zu gewährleisten.
 

2. Ethik und Haftung

Die Verwendung von KI-Technologien im Gesundheitswesen wirft ethische Fragen auf, insbesondere in Bezug auf die Haftung für medizinische Entscheidungen, die von Maschinen getroffen werden. Es ist wichtig, klare Richtlinien und Regulierungen zu entwickeln, um diese Fragen anzugehen und sicherzustellen, dass die Verwendung von  NLP und LLMs im Einklang mit ethischen Standards erfolgt.
 

3. Kultur

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz sorgt in der Gesellschaft bereits heute für Kontroversen. Dabei geht es nicht nur um die Angst, den Arbeitsplatz zu verlieren. Texte, die durch Large Language Models erzeugt worden sind, sind kaum von denen eines Menschen zu unterscheiden. Dies erfordert nicht nur ein großes Vertrauen in die Ergebnisse von LLM, sondern auch die Akzeptanz, dass die Interaktion zwischen Ärzt:in und Patient:in zumindest teilweise durch Technologie unterstützt wird. 

Um Vertrauen bei medizinischem Personal und Patient:innen aufzubauen, muss nachvollziehbar sein, warum KI als Entscheidungsunterstützung eingesetzt wird. Dies ist insbesondere bei LLMs eine große Herausforderungen: Aufgrund ihrer Komplexität können selbst Entwickler:innen solcher Modelle häufig nicht mehr erklären, wie Ergebnisse zustande kommen.
 

4. Menschliche Interaktion

Natürlich bringt Digitalisierung viele Vorteile mit sich. Automatisierung kann Prozesse im Gesundheitswesen effizienter gestalten. Technologien können den Fachkräftemangel abfedern und medizinisches Personal unterstützen. Aber: Die menschliche Interaktion bleibt unersetzlich. Durch persönliche Betreuung, Empathie und Einfühlsamkeit spielen Ärzt:innen und Pflegepersonal eine entscheidende Rolle bei der Betreuung der Patient:innen – und das wird auch in Zukunft so bleiben.

Averbis sieht in Large Language Models eine große Chance für das Gesundheitswesen. Insbesondere in der Reduzierung bürokratischer Prozesse und der Schaffung von Interoperabilität in Gesundheitsdaten. Das medizinische Personal gewinnt dadurch wieder mehr Zeit für den persönlichen Kontakt zum Patienten und deren Behandlung.

Aktuell evaluiert Averbis Lösungskonzepte zum datenschutzkonformen Training von LLMs mit anonymisierten (und synthetischen) Gesundheitsdaten und zum Betrieb von LLMs in On-premise Umgebungen unter Berücksichtigung der datenschutzrechtlichen Vorgaben. Die Zukunft der Digitalisierung im Gesundheitswesen wird zweifellos von NLP und LLMs mitgestaltet werden, und es liegt an uns, sicherzustellen, dass diese innovativen Technologien verantwortungsbewusst eingesetzt werden.

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