Einführung in Generative AI für die Medizin
Grundlagen, Definitionen und Anwendungsbereiche von AI und LLMs in der Medizin
Die Bedeutung von AI in der modernen Medizin
In der heutigen Welt haben Ärzte, Forscher und andere Gesundheitsfachkräfte ein mächtiges Werkzeug zur Verfügung: Generative AI.
Mit der Fähigkeit, riesige Mengen medizinischer Daten zu analysieren, kann generative AI Muster erkennen, die für das menschliche Auge unsichtbar sind, Patientenergebnisse vorhersagen und sogar bei der Entwicklung personalisierter Medikamente helfen.
Lernziele dieses Moduls
- Künstliche Intelligenz, Machine Learning, überwachtes und unüberwachtes Lernen definieren
- Generative AI und verschiedene Modelltypen im Kontext der Medizin erklären
- Prompt Design definieren und effektive Prompts erstellen
Grundlagen: AI, Machine Learning und Deep Learning
Generative AI ist eine Art von Künstlicher Intelligenz-Technologie, die verschiedene Arten von Inhalten produzieren kann, einschließlich Text, Bilder, Audio und synthetischen Daten.
AI ist der Überbegriff für intelligente Systeme. Es ist eine Disziplin der Informatik, die verwendet wird, um intelligente Agenten zu schaffen - Systeme, die denken, lernen und autonom handeln können.
Machine Learning ist ein Teilbereich der AI. Es bezeichnet Programme oder Systeme, die ein Modell aus Eingabedaten trainieren, anstatt explizit programmiert zu werden.
Historie: Meilensteine der KI in der Medizin
MYCIN - Das erste Expertensystem
MYCIN war eines der ersten KI-Systeme in der Medizin. Es wurde entwickelt, um bakterielle Infektionen zu diagnostizieren und Antibiotika zu empfehlen. Obwohl es nie im klinischen Alltag eingesetzt wurde, legte es den Grundstein für wissensbasierte Systeme.
IBM Watson gewinnt Jeopardy!
IBM Watson demonstrierte, dass KI natürliche Sprache verstehen und komplexe Fragen beantworten kann. Dies weckte große Hoffnungen für den Einsatz in der Onkologie ('Watson for Oncology'), auch wenn die klinische Umsetzung später auf Hürden stieß.
DeepMind's AlphaFold (Vorläufer)
Google DeepMind begann mit der Entwicklung von Systemen zur Vorhersage von 3D-Proteinstrukturen. Dies revolutionierte später das Verständnis von Krankheiten auf molekularer Ebene.
ChatGPT & Generative AI Boom
Die Veröffentlichung von ChatGPT machte Large Language Models (LLMs) der breiten Öffentlichkeit zugänglich. Medizinische Adaptionen begannen rasant zu wachsen.
Med-PaLM 2
Google stellte Med-PaLM 2 vor, ein LLM, das speziell auf medizinische Daten trainiert wurde und in medizinischen Examensfragen (USMLE) Expertenniveau erreichte.
Vertiefung: Wie lernen Maschinen?
Es gibt zwei Hauptarten, wie Machine Learning Modelle trainiert werden. Der Unterschied liegt in den verwendeten Daten.
1. Supervised Learning
Beim überwachten Lernen wird das Modell mit gelabelten Daten trainiert. Das bedeutet, wir geben dem System sowohl die Eingabe (z.B. ein Röntgenbild) als auch die korrekte Ausgabe (z.B. "Lungenentzündung").
- Analogie: Ein Lehrer zeigt einem Schüler Bilder von Tieren und sagt dazu: "Das ist eine Katze", "Das ist ein Hund".
- Ziel: Das Modell lernt den Zusammenhang zwischen Input und Output, um neue, unbekannte Daten korrekt vorherzusagen.
2. Unsupervised Learning
Hier erhält das Modell keine Labels. Es bekommt nur Rohdaten und muss selbstständig Muster oder Strukturen darin finden.
- Analogie: Man gibt einem Kind einen Haufen Legosteine. Es sortiert sie selbstständig nach Farben oder Formen, ohne dass jemand sagt, wie es sortieren soll.
- Ziel: Versteckte Strukturen oder Gruppierungen (Cluster) in Daten finden.
Szenario: Sie füttern einen Algorithmus mit 10.000 Fotos von Hautveränderungen. Zu jedem Foto geben Sie an, ob es "gutartig" oder "bösartig" ist.
Large Language Models & Prompt Design
Large Language Models (LLMs) sind hochentwickelte KI-Modelle, die darauf trainiert sind, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. In der Medizin können sie als intelligente Assistenten fungieren, die Ärzte bei administrativen Aufgaben entlasten, komplexe Informationen zusammenfassen oder bei der Differentialdiagnose unterstützen.
Wichtig: LLMs sind keine Entscheidungsträger. Sie sind Werkzeuge zur Unterstützung (Copilot), die ärztliche Entscheidungen vorbereiten, aber niemals ersetzen. Ein bekanntes Risiko sind sogenannte Halluzinationen.
Was ist effektives Prompt Design?
Die Qualität der Antwort einer KI hängt maßgeblich von der Qualität der Eingabe (dem Prompt) ab. Ein guter Prompt ist wie eine klare Arbeitsanweisung an einen Assistenten.
- Klarheit: Sagen Sie genau, was Sie wollen.
- Kontext: Geben Sie Hintergrundinfos (z.B. "Patient ist 75 Jahre alt").
- Rolle: Weisen Sie der KI eine Rolle zu (z.B. "Handle als erfahrener Kardiologe").
- Beispiele: Nutzen Sie Few-Shot Prompting, indem Sie Beispiele geben.