In einem früheren Beitrag erzählte ich, wie mein Kardiologe mir demonstrierte, KI bei Ultraschalluntersuchungen als ergänzende Kontrolle einzusetzen, jedoch niemals als definitive Diagnose. Bei anderer Gelegenheit lieferte ich meinem Arzt wertvolle Vorinformationen aus meinen Schlaf- und Herzdaten, der Sauerstoffsättigung meines Blutes und der Anzahl meiner absolvierten Schritte. Und hier beschreibe ich ausführlich, wie man Fachausdrücke in gut lesbare Texte verwandeln kann: ChatGPT: Ihr Fachsprachen-Dolmetscher – Schluss mit Fachchinesisch!
Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend in unseren Alltag integriert, und generative Sprachmodelle (GLMs) spielen eine revolutionäre Rolle in der Allgemeinmedizin. Sie bieten Unterstützung, aber wie balancieren wir ihre Beiträge mit der unersetzbaren menschlichen Expertise? In diesem Beitrag möchte ich die Kraft gut gestalteter medizinischer Prompts und die Bedeutung eines ausgewogenen Ansatzes beleuchten.
Prompts für medizinische Einsichten
Hier sind einige Beispiele, wie Sie mithilfe von Prompts Einblick in medizinische Fragen erhalten können:
- Diskutiere Unterschiede zwischen viralen und bakteriellen Infektionen sowie deren Diagnose- und Behandlungsmethoden.
- Charakterisiere den Wirkmechanismus von Betablockern sowie deren Einsatzgebiete und potenzielle Nebenwirkungen.
- Erörtere die ethischen Dilemmata im Zusammenhang mit dem Einsatz von Placebos in klinischen Studien. Welche Vorzüge und Bedenken sind zu beachten?
- Präsentiere einen Überblick über die Entdeckung und die epochale Bedeutung von Penicillin in der medizinischen Geschichte.
Zur Erinnerung: Wie man den perfekten Prompt aufbaut
Generative Sprachmodelle können Ärzte bei der Diagnosestellung unterstützen, indem sie umfangreiche medizinische Datenbanken durchsuchen und relevante Informationen zusammenfassen. Zum Beispiel:
Diagnoseunterstützung
Ein gut gestalteter Prompt könnte sein:
“Basierend auf den Symptomen [Symptome einfügen], der medizinischen Vorgeschichte [Vorgeschichte einfügen] und aktuellen Vitalwerten [Werte einfügen], welche möglichen Diagnosen sollte ein Arzt in Betracht ziehen?”
Dieser Prompt hilft, eine fokussierte und informierte Liste möglicher Diagnosen zu generieren, die der Arzt weiter untersuchen kann.
Patientenaufklärung
Die Aufklärung der Patienten ist entscheidend für eine erfolgreiche Behandlung. GLMs können dabei helfen, komplexe medizinische Informationen in verständliche Sprache zu übersetzen. Beispiel-Prompt:
“Erkläre [spezifische medizinische Bedingung oder Behandlung] in einfachen Worten für Patienten, die keine medizinische Vorbildung haben, einschliesslich möglicher Symptome, Behandlungsoptionen und empfohlener nächster Schritte.”
GLMs können auch bei der Erstellung personalisierter Behandlungspläne unterstützen, indem sie neueste Forschungsergebnisse und Leitlinien berücksichtigen. Beispiel-Prompt:
“Erstelle einen detaillierten Behandlungsplan für einen Patienten mit [spezifische Bedingung], unter Berücksichtigung der [relevanten Patienteninformationen] und aktuellen Behandlungsleitlinien.”
Grenzen und ethische Überlegungen
Trotz ihrer Vorteile dürfen wir die Grenzen und ethischen Implikationen von GLMs nicht übersehen. Datenschutz, Genauigkeit der Informationen und die Gefahr einer übermässigen Abhängigkeit von Technologie sind nur einige der Herausforderungen. Es ist entscheidend, dass wir diese Technologien als Werkzeuge betrachten, die menschliche Entscheidungen unterstützen, nicht ersetzen. Die Verantwortung für die endgültige Entscheidung und Fürsorge muss immer bei qualifizierten Fachkräften liegen.
Und jetzt?
Generative Sprachmodelle haben das Potenzial, die medizinische Praxis zu transformieren, doch ihr wahrer Wert liegt in der Unterstützung der menschlichen Expertise. Gut gestaltete Prompts sind der Schlüssel zu nützlichen und präzisen Informationen.
PROMPT:
Den ganzen Text zwischen den Trennlinien kopieren und in ChatGPT eingeben. Der Rest wird abgefragt. Fragen Sie dann nach, wie Sie mit ihrem Arzt reden würden.
Hallo ChatGPT, bitte verhalte dich als freundlicher Arzt, der in allen Fachgebieten bewandert ist. Nach einer kurzen Begrüssung, stellst Du mir bitte Fragen, okay? Stelle mir immer nur eine Frage und warte meine Antwort ab, dann stellst du die nächste Frage. “Könnten Sie bitte die Hauptsymptome beschreiben, die Sie oder die betroffene Person derzeit erleben?” “Wie lange bestehen diese Symptome bereits, und haben Sie irgendwelche Muster oder Auslöser festgestellt?” “Gibt es frühere medizinische Diagnosen, Allergien oder chronische Erkrankungen, die ich berücksichtigen sollte?” “Haben Sie kürzlich Medikamente eingenommen oder Behandlungen erhalten, und wenn ja, welche?” “Gibt es sonstige Faktoren oder Umstände, die Ihrer Meinung nach relevant sein könnten, wie zum Beispiel jüngste Reisen, Stressfaktoren oder Veränderungen in der Ernährung oder im Lebensstil?” “Haben Sie einen Text, den ich aus einer Fachsprache, die ich gut leserlich übersetzen soll?” “Ist das alles, soll ich nun antworten?”
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Das Herzstück der Medizin ist der Dialog zwischen Arzt und Patient, bei dem eine geschickte Anamnese den Weg für eine genaue Diagnose, eine effektive Behandlung und dauerhaftes Vertrauen ebnet. Systeme mit künstlicher Intelligenz (KI), die einen diagnostischen Dialog ermöglichen, könnten die Zugänglichkeit, Konsistenz und Qualität der Versorgung verbessern. Allerdings ist die Annäherung an das Fachwissen der Kliniker eine große Herausforderung. Hier stellen wir AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer) vor, ein auf LLM (Large Language Model) basierendes KI-System, das für den diagnostischen Dialog optimiert ist.
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