Das generative KI-System von Google, Bard, hat das Potenzial, das Gesundheitswesen zu revolutionieren

Der Wettlauf um die sinnvolle Implementierung von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) war noch nie so heftig. Insbesondere die generative KI hat in letzter Zeit die Welt im Sturm erobert und einen ganzen Bereich von Anwendungen, Technologien und potenziellen Werten geschaffen.

JP Morgan Insights hat kürzlich einen Artikel mit dem Titel „Ist generative KI ein Game Changer?“ und erklärte: „Generative KI – eine Kategorie von Algorithmen für künstliche Intelligenz, die neue Inhalte auf der Grundlage vorhandener Daten generieren können – wurde als nächste Grenze für verschiedene Branchen, von Technologie bis Banken und Medien, gefeiert.“ Gokul Hariharan, Co-Head of Asia Pacific Technology, Media and Telecom Research bei JP Morgan, bekräftigte weiter, dass „generative KI grundsätzlich den Geld- und Zeitaufwand für die Erstellung von Inhalten reduziert – über Text, Code, Audio, Bilder, Video und Kombinationen davon hinweg “ – den Weg für disruptive Innovationen ebnen.

Unbestreitbar wollen Technologieunternehmen an der Spitze dieser Innovation stehen.

Anfang letzter Woche kündigte Google seinen mit Spannung erwarteten nächsten Schritt in Bezug auf die generative KI an. Im offiziellen Google-Blog Das Schlüsselwort, Sissie Hsiao, Vice President of Product, und Eli Collins, Vice President of Research, stellten den offenen Zugang zu Bard vor, einem Experiment, das es Benutzern ermöglicht, direkt mit der generativen KI-Plattform von Google zu interagieren und entsprechendes Feedback zu teilen.

Die Autoren erklärten: „Heute öffnen wir den Zugang zu Bard, einem frühen Experiment, mit dem Sie mit generativer KI zusammenarbeiten können […] Sie können Bard verwenden, um Ihre Produktivität zu steigern, Ihre Ideen zu beschleunigen und Ihre Neugier zu wecken. Sie könnten Bard bitten, Ihnen Tipps zu geben, um Ihr Ziel zu erreichen, dieses Jahr mehr Bücher zu lesen, die Quantenphysik in einfachen Worten zu erklären oder Ihre Kreativität anzuregen, indem Sie einen Blogbeitrag skizzieren. Wir haben beim Testen von Bard bisher viel gelernt, und der nächste entscheidende Schritt zur Verbesserung besteht darin, Feedback von mehr Menschen zu erhalten.“

Der Artikel erläutert auch das Konzept hinter einem Large Language Model (LLM), der Technologie, die das System antreibt: „Bard wird von einem Research Large Language Model (LLM) unterstützt, insbesondere einer leichtgewichtigen und optimierten Version von LaMDA, und wird mit aktualisiert neuere, leistungsfähigere Modelle im Laufe der Zeit. Es basiert auf dem Verständnis von Google für qualitativ hochwertige Informationen. Sie können sich ein LLM als Vorhersage-Engine vorstellen. Wenn es eine Eingabeaufforderung erhält, generiert es eine Antwort, indem es ein Wort nach dem anderen aus Wörtern auswählt, die wahrscheinlich als nächstes kommen werden. Jedes Mal die wahrscheinlichste Wahl zu treffen, würde nicht zu sehr kreativen Antworten führen, also ist eine gewisse Flexibilität einkalkuliert. Wir sehen weiterhin, dass LLMs umso besser vorhersagen können, welche Antworten hilfreich sein könnten, je mehr Leute sie verwenden.“

LaMDA, kurz für „Language Model for Dialogue Applications“, ist Googles Durchbruch beim Aufbau eines adaptiven Konversationssprachmodells, das auf fortgeschrittenem Dialog und den Nuancen der menschlichen Sprache trainiert ist. Jetzt setzt Google eine Iteration dieses Durchbruchs mit Bard ein, um die Technologie hoffentlich zu etwas zu machen, das nützlich ist und einen Mehrwert für die Benutzer schafft.

Ohne Zweifel hat diese Technologie unglaubliche potenzielle Auswirkungen auf das Gesundheitswesen. Die naheliegendste Anwendung besteht darin, dass Patienten mit entsprechend trainierten und getesteten Modellen medizinische Ratschläge und Empfehlungen vom System einholen können, insbesondere wenn die Konversationsschnittstelle robust ist. Dies ist natürlich mit Vorsicht zu genießen, da die Modelle nur so gut sind wie die Daten, mit denen sie trainiert werden, und selbst dann Fehler machen können.

Die Autoren des Artikels erklären: „Während LLMs eine aufregende Technologie sind, sind sie nicht ohne Fehler. Da sie beispielsweise aus einer Vielzahl von Informationen lernen, die Vorurteile und Stereotypen aus der realen Welt widerspiegeln, tauchen diese manchmal in ihren Ergebnissen auf. Und sie können ungenaue, irreführende oder falsche Informationen liefern, während sie diese selbstbewusst präsentieren. Als er zum Beispiel gebeten wurde, ein paar Vorschläge für einfache Zimmerpflanzen zu machen, präsentierte Bard überzeugend Ideen … aber er machte einige Dinge falsch, wie den wissenschaftlichen Namen für die ZZ-Pflanze.“ Als nächstes stellen sie das Beispiel vor, wie das System einen falschen wissenschaftlichen Namen für die Pflanze Zamioculcas Zamiifolia vorgeschlagen hat.

Richtig gemacht, gibt es jedoch so viel Potenzial, um ein medizinisch fundiertes Gespräch zu ermöglichen, vielleicht sogar als eine Möglichkeit, Ärzte und Spezialisten bei der Erstellung von Diagnoseplänen oder der Überbrückungsversorgung ihrer Patienten zu unterstützen.

In größerem Maßstab bietet die Fähigkeit, intuitive Modelle wie diese zu trainieren, eine großartige Gelegenheit, belastbare Erkenntnisse aus Daten abzuleiten. Das Gesundheitswesen ist eine Billionen-Dollar-Industrie, in der jährlich Terabytes an Daten produziert werden. Die Überlagerung fortschrittlicher Modelle für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen mit diesen Daten kann erhebliche Möglichkeiten bieten, diese Informationen besser zu verstehen und für das Allgemeinwohl zu nutzen.

Sicherlich gibt es viele ethische und sicherheitstechnische Herausforderungen, die bei KI im Allgemeinen und speziell bei generativer KI zu berücksichtigen sind. Bei Produkten wie diesen gibt es zahlreiche Risiken, die Technologieunternehmen lösen müssen, angefangen von der Produktion von Hassreden und Sprache, die missbraucht werden kann, bis hin zur Generierung irreführender Informationen, die im Gesundheitswesen besonders gefährlich sein können. Ohne Zweifel sollten Patienten medizinische Versorgung nur von ausgebildetem und zugelassenem medizinischem Fachpersonal in Anspruch nehmen.

Nichtsdestotrotz haben Google und andere Unternehmen, die solche fortschrittlichen Tools entwickeln, ein großes Potenzial, einige der schwierigsten Probleme der Welt zu lösen. Dementsprechend übernehmen sie auch eine erhebliche Verantwortung bei der Herstellung dieser Produkte auf sichere, ethische und verbraucherorientierte Weise. Bei richtiger Anwendung kann die Technologie jedoch möglicherweise die Gesundheitsversorgung für kommende Generationen verändern.

Der Inhalt dieses Artikels ist nicht implizit als professioneller medizinischer Rat, Diagnose oder Behandlung zu verstehen oder zu ersetzen und ist nicht als solcher geschrieben oder beabsichtigt. Dieser Inhalt dient nur zu Informationszwecken. Konsultieren Sie einen ausgebildeten Arzt für medizinischen Rat.