Diabetiker werden bald von KI-medizinischem Personal betreut

Chinesische und singapurische Wissenschaftler haben gemeinsam an einem multimodalen Großsprachenmodell (LLM) gearbeitet, das künstliche Intelligenz (KI) nutzt, um Ärzte bei der Erstversorgung von Diabetespatienten, insbesondere bei der Diagnose, zu unterstützen und so zu besseren Behandlungsergebnissen zu führen. Dies ist das erste Modell dieser Art weltweit und die Forschungsergebnisse wurden gerade in der Zeitschrift Nature Medicine veröffentlicht. [Anzeige_1]

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. In diesen Ländern herrscht häufig ein Mangel an gut ausgebildetem medizinischem Personal in der Primärversorgung und es gibt nur begrenzte Möglichkeiten zur Früherkennung der diabetischen Retinopathie, einer der Komplikationen von Diabetes, die die Augen betrifft.

Angesichts dieser Realität entwickelten Forscher der Tsinghua-Universität, der Shanghai Jiao Tong-Universität und der National University of Singapore ein Modell, das dem GPT-4-Sprachmodell des KI-Technologieunternehmens OpenAI ähnelt. Dieses Modell kann Allgemeinmedizinern bei der Pflege und Behandlung von Diabetespatienten als Orientierungshilfe für die Verwaltung medizinischer Unterlagen dienen.

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 verwendete ein Open-Source-LLM mit 371.763 tatsächlichen Managementempfehlungen von 267.730 Teilnehmern. Darüber hinaus verwendeten die Wissenschaftler 21 Netzhautbild-Datensätze aus sieben Ländern, darunter China, Singapur, Indien, Thailand, Großbritannien, Algerien und Usbekistan.

In einer anschließenden retrospektiven Studie zeigte DeepDR-LLM im Fall des Modells im englischsprachigen Modus eine vergleichbare Leistung wie menschliches Personal in der Primärversorgung. Gleichzeitig bietet das Modell eine höhere Leistung bei Verwendung der chinesischen Sprache.

Darüber hinaus stieg die durchschnittliche Genauigkeit der Allgemeinmediziner bei der Bewertung der Aufgabe, eine diabetische Retinopathie zu erkennen, mit Unterstützung des Modells auf über 92 %, also mehr als die 81 %, die sie ohne Verwendung des Modells des Forschungsteams erreichten.

Quelle: https://baoquocte.vn/benh-nhan-tieu-duong-sap-duoc-nhan-vien-y-te-ai-cham-soc-280474.html