Wie Ärzte die neuen KI-Modelle von Google für das Gesundheitswesen nutzen

By | December 13, 2023

Sundar Pichai, CEO von Google und Alphabet, spricht am 20. Januar 2020 auf einer Bruegel-Think-Tank-Konferenz in Brüssel, Belgien, über künstliche Intelligenz.

Yves Herman | Reuters

Google Am Mittwoch kündigte MedLM eine Reihe neuer gesundheitsspezifischer Modelle für künstliche Intelligenz an, die Ärzten und Forschern dabei helfen sollen, komplexe Studien durchzuführen, Arzt-Patienten-Interaktionen zusammenzufassen und vieles mehr.

Der Schritt markiert den jüngsten Versuch von Google, die KI-Tools der Gesundheitsbranche zu monetarisieren, da der Wettbewerb um Marktanteile unter Mitbewerbern weiterhin hart ist Amazonas Es ist Microsoft. CNBC hat mit Unternehmen gesprochen, die die Technologie von Google testen, wie beispielsweise HCA Healthcare, und Experten sagen, dass das Potenzial für Auswirkungen real ist, obwohl sie Schritte unternehmen, um es sorgfältig umzusetzen.

Die MedLM-Suite umfasst ein großes und ein mittleres KI-Modell, die beide auf Med-PaLM 2 basieren, einem großen Sprachmodell, das auf medizinischen Daten trainiert wird und das Google erstmals im März angekündigt hat. Es ist ab Mittwoch allgemein für berechtigte Google Cloud-Kunden in den USA verfügbar, und Google sagte, dass die Kosten für die KI-Suite zwar je nachdem, wie Unternehmen die verschiedenen Modelle nutzen, variieren, das Midrange-Modell jedoch günstiger im Betrieb ist.

Google sagte, es plane auch, in Zukunft gesundheitsspezifische Versionen von Gemini, dem neuesten und „leistungsfähigsten“ KI-Modell des Unternehmens, in MedLM einzuführen.

Aashima Gupta, Global Director of Healthcare Strategy and Solutions bei Google Cloud, sagte, das Unternehmen habe herausgefunden, dass verschiedene auf die Medizin abgestimmte KI-Modelle bestimmte Aufgaben besser erfüllen können als andere. Aus diesem Grund hat Google beschlossen, eine Reihe von Vorlagen einzuführen, anstatt zu versuchen, eine „Einheitslösung“ zu entwickeln.

Google sagte beispielsweise, sein größeres MedLM-Modell sei besser in der Lage, komplizierte Aufgaben auszuführen, die fundiertes Wissen und viel Rechenleistung erfordern, wie etwa die Durchführung einer Studie mit Daten der gesamten Patientenpopulation einer Gesundheitsorganisation. Wenn Unternehmen jedoch ein agileres Modell benötigen, das für bestimmte oder Echtzeitfunktionen optimiert werden kann, beispielsweise die Zusammenfassung einer Arzt-Patient-Interaktion, sollte das Midrange-Modell laut Gupta besser funktionieren.

Anwendungsfälle aus der Praxis

Ein Google Cloud-Logo auf der Hannover Messe für Industrietechnologie in Hannover, Deutschland, am Donnerstag, 20. April 2023.

Krisztian Bocsi | Bloomberg | Getty Images

Als Google im März Med-PaLM 2 ankündigte, sagte das Unternehmen zunächst, es könne zur Beantwortung von Fragen wie „Was sind die Frühwarnzeichen einer Lungenentzündung?“ verwendet werden. und „Kann Inkontinenz geheilt werden?“ Doch als das Unternehmen die Technologie mit Kunden testete, veränderten sich die Anwendungsfälle, so Greg Corrado, Leiter für Gesundheits-KI bei Google.

Corrado sagte, dass Ärzte nicht immer Hilfe bei „zugänglichen“ Fragen über die Natur einer Krankheit benötigen, weshalb Google bei Kunden keine große Nachfrage nach diesen Funktionen festgestellt hat. Stattdessen möchten Gesundheitsorganisationen häufig, dass KI bei der Lösung administrativer oder logistischer Probleme hilft, beispielsweise bei der Verwaltung von Papierkram.

„Sie wollen etwas, das ihnen bei den wirklichen Schwachstellen und Verlangsamungen in ihrem Arbeitsablauf hilft, die nur sie kennen“, sagte Corrado gegenüber CNBC.

Zum Beispiel, HCS Gesundheit, eines der größten Gesundheitssysteme in den USA, testet seit dem Frühjahr die KI-Technologie von Google. Das Unternehmen kündigte im August eine offizielle Zusammenarbeit mit Google Cloud an, die darauf abzielt, seine generative KI zu nutzen, um „Arbeitsabläufe bei zeitaufwändigen Aufgaben zu verbessern“.

Michael Schlosser, Senior Vice President of Care Transformation and Innovation bei HCA, sagte, das Unternehmen habe MedLM eingesetzt, um Notärzten dabei zu helfen, ihre Interaktionen mit Patienten automatisch zu dokumentieren. HCA nutzt beispielsweise ein Ambient-Speech-Dokumentationssystem eines Unternehmens namens Augmedix, um Arzt-Patienten-Gespräche zu transkribieren. Das MedLM-Paket von Google kann diese Transkripte dann in die Bestandteile einer Notaufnahmenotiz zerlegen.

Schlosser sagte, HCA habe MedLM in Notaufnahmen von vier Krankenhäusern eingesetzt und das Unternehmen wolle den Einsatz im nächsten Jahr ausweiten. Bis Januar, fügte Schlosser hinzu, erwarte er, dass Googles Technologie in der Lage sein werde, mehr als die Hälfte einer Rechnung ohne die Hilfe von Anbietern erfolgreich zu generieren. Für Ärzte, die möglicherweise bis zu vier Stunden am Tag mit Papierkram verbringen, macht die Einsparung von Zeit und Aufwand laut Schlosser einen erheblichen Unterschied.

„Das war ein großer Sprung für uns“, sagte Schlosser gegenüber CNBC. „Jetzt glauben wir, dass wir an einem Punkt angelangt sein werden, an dem die KI allein mehr als 60 % der Notiz selbstständig korrekt erstellen kann, bevor der Mensch die Überprüfung und Bearbeitung übernimmt.“

Schlosser sagte, HCA arbeite auch daran, MedLM zu nutzen, um ein Übergabetool für Krankenschwestern zu entwickeln. Das Tool kann die elektronische Krankenakte lesen und relevante Informationen identifizieren, die das Pflegepersonal an die nächste Schicht weitergeben kann.

Übergaben seien „mühsam“ und ein echter Ärger für das Pflegepersonal, daher wäre es „leistungsstark“, den Prozess zu automatisieren, sagte Schlosser. Pflegekräfte in HCA-Krankenhäusern führen etwa 400.000 Personalübergaben pro Woche durch, und zwei HCA-Krankenhäuser haben das Tool zur Übergabe von Pflegekräften getestet. Schlosser sagte, dass Pflegekräfte einen direkten Vergleich zwischen einer herkömmlichen Übergabe und einer KI-generierten Übergabe durchführen und Feedback geben.

In beiden Anwendungsfällen stellte HCA jedoch fest, dass MedLM nicht narrensicher ist.

Schlosser sagte, die Tatsache, dass KI-Modelle Fehlinformationen ausspucken können, sei eine große Herausforderung, und HCA habe mit Google zusammengearbeitet, um Best Practices zur Minimierung solcher Fehlinformationen zu finden. Er fügte hinzu, dass Token-Limits, die die Datenmenge einschränken, die in das Modell eingespeist werden kann, und die Verwaltung der KI im Laufe der Zeit zusätzliche Herausforderungen für HCA darstellten.

„Was ich jetzt sagen würde, ist, dass die Begeisterung über den aktuellen Einsatz dieser KI-Modelle im Gesundheitswesen die Realität übertrifft“, sagte Schlosser. „Jeder ist mit diesem Problem konfrontiert, und niemand hat diese Modelle aus diesem Grund wirklich gestaffelt in den Gesundheitssystemen eingeführt.“

Dennoch sagte Schlosser, die erste Reaktion der Lieferanten auf MedLM sei positiv gewesen und sie seien sich bewusst, dass sie noch nicht mit dem fertigen Produkt arbeiten. Er sagte, HCA arbeite hart daran, die Technologie verantwortungsvoll umzusetzen, um eine Gefährdung der Patienten zu vermeiden.

„Wir gehen bei der Herangehensweise an diese KI-Modelle sehr vorsichtig vor“, sagte er. „Wir verwenden keine Anwendungsfälle, bei denen die Ergebnisse des Modells in irgendeiner Weise die Diagnose und Behandlung einer Person beeinflussen könnten.“

Google plant außerdem, in Zukunft gesundheitsspezifische Versionen von Gemini in MedLM einzuführen. Seine Aktien stiegen nach der Einführung von Gemini Anfang dieses Monats um 5 %, Google wurde jedoch wegen seines Demonstrationsvideos, das nicht in Echtzeit abgespielt wurde, einer genauen Prüfung unterzogen, wie das Unternehmen gegenüber Bloomberg bestätigte.

In einer Erklärung sagte Google gegenüber CNBC: „Das Video ist eine anschauliche Darstellung der Möglichkeiten der Interaktion mit Gemini, basierend auf echten multimodalen Eingabeaufforderungen und Testergebnissen.“ Wir freuen uns darauf zu sehen, was die Leute schaffen, wenn der Zugang zu Gemini Pro am 13. Dezember eröffnet wird.“

Corrado und Gupta von Google sagten, Gemini befinde sich noch in einem frühen Stadium und müsse mit Kunden in kontrollierten Gesundheitsumgebungen getestet und bewertet werden, bevor das Modell über MedLM breiter eingeführt werde.

„Wir testen Med-PaLM 2 seit Monaten mit unseren Kunden und akzeptieren es nun problemlos als Teil von MedLM“, sagte Gupta. „Zwillinge werden das Gleiche verfolgen.“

Schlosser sagte, HCA sei „sehr begeistert“ von Gemini und dass das Unternehmen bereits Pläne zum Testen der Technologie ausarbeite. „Wir glauben, dass uns dies ein zusätzliches Leistungsniveau verschaffen könnte, wenn wir das erreichen“, sagte er.

Ein weiteres Unternehmen, das MedLM verwendet hat, ist BenchSci, das darauf abzielt, mithilfe von KI Probleme bei der Arzneimittelentwicklung zu lösen. Google ist ein Investor in BenchSci und das Unternehmen testet seine MedLM-Technologie seit einigen Monaten.

Liran Belenzon, Mitbegründer und CEO von BenchSci, sagte, das Unternehmen habe die KI von MedLM mit der eigenen Technologie von BenchSci zusammengeführt, um Wissenschaftlern bei der Identifizierung von Biomarkern zu helfen, die für das Verständnis des Krankheitsverlaufs und ihrer Heilung von entscheidender Bedeutung sind.

Belenzon sagte, das Unternehmen habe viel Zeit damit verbracht, das Modell zu testen und zu validieren, einschließlich der Bereitstellung von Feedback an Google zu erforderlichen Verbesserungen. Laut Belenzon ist BenchSci nun dabei, die Technologie breiter auf den Markt zu bringen.

“[MedLM] Es funktioniert nicht sofort, aber es hilft, Ihre spezifischen Bemühungen zu beschleunigen“, sagte er CNBC in einem Interview.

Corrado sagte, die Forschung rund um MedLM sei im Gange und er glaube, dass Google Cloud-Kunden im Gesundheitswesen in der Lage sein werden, Modelle für verschiedene Anwendungsfälle innerhalb einer Organisation abzustimmen. Er fügte hinzu, dass Google weiterhin domänenspezifische Modelle entwickeln werde, die „kleiner, billiger, schneller und besser“ seien.

Wie BenchSci testete Deloitte MedLM „wiederholt“, bevor es die Technologie bei Kunden aus dem Gesundheitswesen implementierte, sagte Dr. Kulleni Gebreyes, Deloittes US-Beratungsleiter für Gesundheitswesen und Biowissenschaften.

Deloitte nutzt Google-Technologie, um Gesundheitssystemen und -plänen dabei zu helfen, die Fragen der Mitglieder zum Zugang zur Gesundheitsversorgung zu beantworten. Wenn ein Patient beispielsweise eine Darmspiegelung benötigt, kann er mit MedLM nach Anbietern suchen, die auf Geschlecht, Standort oder Leistungsumfang sowie anderen Kriterien basieren.

Gebreyes sagte, Kunden hätten MedLM als genau und effizient empfunden, seien aber nicht immer gut darin, Benutzerabsichten zu entschlüsseln. Es könne eine Herausforderung sein, wenn Patienten nicht das richtige Wort oder die richtige Schreibweise für die Koloskopie kennen oder andere umgangssprachliche Begriffe verwenden, sagte sie.

„Letztendlich ist dies kein Ersatz für die Diagnose durch einen ausgebildeten Fachmann“, sagte Gebreyes gegenüber CNBC. „Das bringt Wissen näher zusammen und macht es leichter zugänglich.“

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