Entdecken Sie, wie KI die Diagnosen im Gesundheitssektor auf eine neue Stufe hebt und welche Herausforderungen dabei lauern.
Die KI-Plattform Hugging Face hat kürzlich das „Open Medical-LLM Leaderboard“ vorgestellt, ein innovatives Benchmarking-Tool, das die Effektivität von großen Sprachmodellen (LLMs) in der medizinischen Beratung misst. Dieser Schritt ist besonders relevant, da Fehler im Gesundheitswesen gravierende Folgen haben können – von der Patientenversorgung bis zu den Behandlungsergebnissen.
Das Leaderboard setzt große Sprachmodelle wie GPT-3.5 rigorosen Tests aus, in denen ihre Fähigkeit, auf komplexe medizinische Fragen zu reagieren, bewertet wird. Ein besorgniserregendes Beispiel zeigt, wie GPT-3.5 eine schwangere Patientin mit Symptomen, die nach einem Insektenbiss auftraten, korrekt auf Borreliose untersuchte, jedoch fälschlicherweise Tetracyclin empfahl – ein Medikament, das für Schwangere kontraindiziert ist.
Das Leaderboard verwendet eine Vielzahl medizinischer Datensätze, darunter MedQA, PubMedQA und MedMCQA, um die medizinischen Kenntnisse und Fähigkeiten der Modelle zu bewerten. Die Genauigkeit der Antworten, gemessen durch die Metric Accuracy (ACC), dient als Hauptkriterium für die Evaluierung.