Das Universitätsklinikum Schleswig-Holstein will gemeinsam mit dem DFKI und dem Unternehmen singularIT eine KI für die Notaufnahme entwickeln.
"Das waren Vorstudien", sagt Ralf Möller, Wissenschaftlicher Direktor des Forschungsbereichs Stochastische Relationale KI im Gesundheitswesen am DFKI und Direktor des Instituts für Informationssysteme der Universität zu Lübeck. "Welche Technik wir dann bei APONA einsetzen, müssen wir erst noch herausfinden". Wichtig sei in jedem Fall, "nicht einfach naiv ein Verfahren des maschinellen Lernens von der Stange einzusetzen".
Wenn der Prototyp entwickelt ist, wollen Möller und seine Kollegen die Vorhersage der Aufenthaltsdauer der Patienten an realen Daten aus dem UKSH testen. Wenn das gut funktioniert, wird die Vorhersage erweitert auf eine "Abschätzung der benötigten Ressourcen". Ob und wann das System nicht nur die strukturierten Daten, sondern auch Freifeld-Informationen – beispielsweise über einen Unfall-Verlauf – auswerten kann, vermag Möller nicht zu sagen.
Obwohl das Forschungsteam die Qualität der Antworten von Med-PaLM mit einer Technik namens "Instruction Prompt Tuning‟ weiter verbessern konnte, zeigt auch Med-PaLM noch die typischen Schwächen großer Sprachmodelle: Zum einen sind die Antworten stark kontextabhängig, zum anderen produziert auch dieses Modell halluzinierte Fakten.
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