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Sicherer Einsatz von großen Sprachmodellen in der Medizin – Klare rechtliche Vorgaben schaffen und einhalten

In der Fachzeitschrift „The Lancet Digital Health“ geben Forschende um die Professoren Stephen Gilbert und Jakob N. Kather vom Else Kröner Fresenius Zentrum für Digitale Gesundheit der Technischen Universität Dresden einen Überblick über Stärken und Schwächen sowie die regulatorischen Herausforderungen aktueller Gesundheitsanwendungen, die auf großen Sprachmodellen, sogenannten Large Language Models – LLMs, basieren.

Sicherer Einsatz von großen Sprachmodellen in der Medizin – Klare rechtliche Vorgaben schaffen und einhalten

Sie fordern Rahmenbedingungen, die den Fähigkeiten und Grenzen dieser KI-Anwendungen gerecht werden und betonen, dass bestehende Vorschriften dringend durchgesetzt werden müssen. Ein weiterhin zögerliches Vorgehen seitens der Behörden gefährdet nicht nur die Nutzerinnen und Nutzer, sondern auch das Potenzial zukünftiger LLM-Anwendungen in der Medizin.

Chancen und Risiken von LLM-basierten Gesundheitsanwendungen

Anwendungen, die auf Künstlicher Intelligenz (KI) basieren, sind mittlerweile ein unverzichtbarer Bestandteil der Medizin. Große Sprachmodelle– wie GPT-4 bieten vielfältige Unterstützungsmöglichkeiten in der Diagnose, Versorgung und Betreuung von Patientinnen und Patienten. Gleichzeitig gibt es Bedenken bezüglich ihrer Sicherheit und Regulierung. Ergebnisse variieren häufig, sind schwer nachvollziehbar und bergen das Risiko erfundener Aussagen (Halluzinationen). Die Zulassung LLM-basierter Anwendungen für medizinische Zwecke als Medizinprodukte nach US- und EU-Recht stellt die zuständigen Behörden deshalb vor Herausforderungen. Trotz der Risiken, etwa durch Fehldiagnosen oder ungeprüfte medizinische Ratschläge, sind solche Anwendungen bereits auf dem Markt erhältlich. Seit der Einführung von großen Sprachmodellen haben Entwickler wie Google, Meta, OpenAI und Microsoft diese stetig verbessert und neue Modelle vorgestellt. Auch für medizinische Anwendungen wird deren Leistung immer besser.

„LLMs haben das Potenzial die Gesundheitsversorgung zu verändern und gewinnen in den Bereichen Krebsdiagnose und -behandlung sowie bei Vorsorge, Fernbetreuung, Dokumentation und Unterstützung bei medizinischen Entscheidungen immer mehr an Bedeutung. Sie bieten großes Potenzial, bergen aber auch Risiken“, sagt Prof. Dr. med. Jakob N. Kather, Professor für Klinische Künstliche Intelligenz am EKFZ für Digitale Gesundheit der TU Dresden und Onkologe am Dresdner Universitätsklinikum Carl Gustav Carus.

Derzeit wird noch intensiv daran geforscht, ob bei medizinischen Anwendungen die Vor- oder Nachteile überwiegen. Abgesehen von den vielseitigen Möglichkeiten und Chancen weisen die Forschenden in ihrer Publikation klar auf offene rechtliche und ethische Fragen hin, insbesondere mit Blick auf Datenschutz, Wahrung des geistigen Eigentums sowie auf die Problematik geschlechtsspezifischer und rassistischer Vorurteile.

Zulassung als Medizinprodukte erforderlich

Sobald Anwendungen medizinischen Rat für Laien bezüglich ihrer Diagnose oder Behandlung von Erkrankungen anbieten, handelt es sich nach EU- und US-Recht um Medizinprodukte, die als solche eine entsprechende Zulassung erfordern. Während die Einhaltung dieser Regelungen bei bisherigen, eng gefassten Anwendungen relativ eindeutig war, stellt die Vielseitigkeit der LLMs die Behörden vor regulatorische Herausforderungen. Trotz rechtlicher Unklarheiten, sind solche Anwendungen jedoch unreguliert und ohne Zulassung durch die zuständigen Behörden auf dem Markt erhältlich. Die Forschenden machen deutlich, dass Behörden in der Pflicht stehen, geltende Regeln durchzusetzen. Gleichzeitig sollten sie sicherstellen, dass angepasste Rahmenbedingungen für die Prüfung und Regulierung von auf großen Sprachmodellen basierenden Gesundheitsanwendungen entwickelt werden.

„Diese Technologien existieren bereits auf dem Markt und wir müssen zwei grundlegende Dinge beachten, um eine sichere Entwicklung solcher Anwendungen zu gewährleisten. Erstens braucht es passende Methoden, um diese neuen Technologien bewerten zu können. Zweitens müssen die geltenden rechtlichen Vorgaben gegenüber unsicheren LLM-Anwendungen auf dem Markt durchgesetzt werden. Das ist unerlässlich, wenn wir diese medizinischen KI-Anwendungen in Zukunft sicher nutzen wollen“, sagt Prof. Dr. Stephen Gilbert, Professor für Medical Device Regulatory Science am EKFZ für Digitale Gesundheit der TU Dresden.

Publikation
Oscar Freyer, Isabella Catharina Wiest, Jakob Nikolas Kather, Stephen GilbertA future role for health applications of large language models depends on regulators enforcing safety standards; The Lancet Digital Health, 2024. https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(24)00124-9/fulltext 

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Im Kontext von Unternehmenssoftware bezieht sich künstliche Intelligenz (KI) auf Technologien, die Geschäftsprozesse automatisieren und optimieren, indem sie menschenähnliche Intelligenz auf spezifische Aufgaben anwenden. KI-gestützte Software kann große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Vorhersagen treffen, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Anwendungen umfassen Chatbots für den Kundenservice, die Automatisierung von Routineaufgaben, personalisierte Marketingstrategien und vorausschauende Wartung. KI verbessert die Effizienz und Genauigkeit, reduziert Kosten und steigert die Produktivität. Durch die Integration von KI in Unternehmenssoftware können Unternehmen Wettbewerbsvorteile erlangen, da sie schneller und agiler auf Marktveränderungen reagieren können, während sie gleichzeitig die Kundenerfahrung verbessern.

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Künstliche Intelligenz (KI) kann ein Unternehmen digital erfolgreicher machen, indem sie Prozesse automatisiert, Entscheidungsfindung verbessert und Effizienz steigert. KI-gestützte Analysen bieten tiefe Einblicke in Daten, ermöglichen präzisere Vorhersagen und helfen, Geschäftsstrategien zu optimieren. Durch Automatisierung können Routineaufgaben effizienter erledigt werden, was Kosten senkt und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freisetzt. KI verbessert auch die Kundenerfahrung durch personalisierte Empfehlungen und schnelle Reaktionen auf Anfragen. In der Produktion optimiert KI die Lieferkette und verringert Ausfallzeiten durch vorausschauende Wartung. Insgesamt fördert KI Innovation, Agilität und Wettbewerbsfähigkeit, indem sie Unternehmen befähigt, schneller und intelligenter auf Marktveränderungen zu reagieren.

Wichtige Schlagworte im Kontext von künstliche Intelligenz:

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Datenschutz

Der Datenschutz bezieht sich auf den Schutz personenbezogener Daten vor unberechtigtem Zugriff, Missbrauch und Verlust. Unternehmen, die Software einsetzen, müssen sicherstellen, dass sie gesetzliche Anforderungen wie die DSGVO erfüllen. Dazu gehören Datensicherheit, Transparenz bei der Datenverarbeitung und das Recht auf Löschung oder Berichtigung. Datenschutzfunktionen in Unternehmenssoftware umfassen Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, Audit-Protokolle und regelmäßige Sicherheitsupdates. Ein umfassendes Datenschutzmanagement minimiert das Risiko von Datenlecks und stärkt das Vertrauen der Kunden, während es gleichzeitig die rechtlichen und finanziellen Risiken für das Unternehmen verringert.

Large Language Model (LLMs)

 

LLMs (Large Language Models) sind KI-Modelle, die natürliche Sprache verstehen und generieren. Sie ermöglichen innovative Anwendungen wie automatisierte Kundenbetreuung, Texterstellung und Datenanalyse. LLMs können große Mengen unstrukturierter Daten verarbeiten und daraus wertvolle Erkenntnisse gewinnen. Unternehmen nutzen sie, um Prozesse wie Support, Marketing und Wissensmanagement zu optimieren. Durch Integration in CRM- und ERP-Systeme verbessern LLMs die Effizienz, da sie Routineaufgaben automatisieren und eine personalisierte Interaktion mit Kunden und Mitarbeitern ermöglichen. Die Technologie bietet so einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil in der digitalen Transformation.

 
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Unternehmen

Else Kröner Fresenius Zentrum (EKFZ) für Digitale Gesundheit / Technische Universität Dresden

Das EKFZ für Digitale Gesundheit an der TU Dresden und dem Universitätsklinikum Carl Gustav Carus Dresden wurde im September 2019 gegründet. Es wird mit einer Fördersumme von 40 Millionen Euro für eine Laufzeit von zehn Jahren von der Else Kröner-Fresenius-Stiftung gefördert. Das Zentrum konzentriert seine Forschungsaktivitäten auf innovative, medizinische und digitale Technologien an der direkten Schnittstelle zu den Patientinnen und Patienten. Das Ziel ist dabei, das Potenzial der Digitalisierung in der Medizin voll auszuschöpfen, um die Gesundheitsversorgung, die medizinische Forschung und die klinische Praxis deutlich und nachhaltig zu verbessern.

 

Die Technische Universität Dresden (TUD) zählt als Exzellenzuniversität zu den leistungsstärksten Forschungseinrichtungen Deutschlands. Sie ist mit rund 8.300 Mitarbeitenden sowie rund 29.000 Studierenden in 17 Fakultäten eine der größten technisch ausgerichteten Universitäten. Im Jahr 1828 gegründet, ist sie heute eine global bezogene, regional verankerte Spitzenuniversität, die innovative Beiträge zur Lösung weltweiter Herausforderungen leisten will. In Forschung und Lehre vereint sie Ingenieur- und Naturwissenschaften mit den Geistes- und Sozialwissenschaften und der Medizin. Diese bundesweit herausragende Vielfalt an Fächern ermöglicht der Universität, die Interdisziplinarität zu fördern und Wissenschaft in die Gesellschaft zu tragen.

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