KI revolutioniert den Klinikalltag: Neue Perspektiven für die Suizidprävention
Eine aktuelle Studie des Else Kröner Fresenius Zentrums für Digitale Gesundheit der TU Dresden zeigt, dass große Sprachmodelle wie „Llama-2“ effektiv suizidale Tendenzen in psychiatrischen Anamnesen erkennen können. Durch die automatisierte Analyse elektronischer Gesundheitsakten könnten solche KI-Systeme künftig als Frühwarn- und Überwachungssysteme in der klinischen Praxis dienen.
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Forschende des Else Kröner Fresenius Zentrums für Digitale Gesundheit der Technischen Universität Dresden haben in Zusammenarbeit mit der Klinik und Poliklinik für Psychiatrie und Psychotherapie des Universitätsklinikums Carl Gustav Carus Dresden untersucht, inwieweit große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) wie „Llama-2“ in der Lage sind, suizidale Tendenzen in Texten aus psychiatrischen Anamnesen zu identifizieren. In ihrer Studie, veröffentlicht im „British Journal of Psychiatry“, analysierten sie einhundert Aufnahmedokumente und stellten fest, dass das Modell zuverlässig Hinweise auf Suizidalität erkennen kann. Die Verarbeitung der sensiblen Daten erfolgte auf lokalen, klinikinternen Servern, um den Datenschutz zu gewährleisten. Die Ergebnisse unterstreichen das Potenzial von LLMs für den medizinischen Einsatz, insbesondere für die Entwicklung von Frühwarn- und Überwachungssystemen in der Psychiatrie. Zukünftige Anwendungen könnten die Qualität der Dokumentation verbessern und das medizinische Personal entlasten…
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