Radiologie der Zukunft: Datenschutzkonforme LLMs strukturieren medizinische Befunde
Forschende des Universitätsklinikums Bonn zeigen, dass offene, lokal einsetzbare Sprachmodelle (LLMs) radiologische Befunde effektiv strukturieren können – ohne Datenschutzrisiken durch externe Server. Durch gezieltes Training mit klinikinternen Daten erreichen kleinere Modelle ähnliche Ergebnisse wie größere kommerzielle Varianten und bieten dabei klare Vorteile in Bezug auf Datensicherheit und Flexibilität.
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Eine Studie des Universitätsklinikums Bonn hat die Leistungsfähigkeit offener und geschlossener großer Sprachmodelle (LLMs) bei der Analyse und Strukturierung radiologischer Befunde untersucht. Dabei zeigte sich, dass offene Modelle, die lokal auf klinikinternen Servern ausgeführt werden, datenschutzsicher und ebenso effektiv wie kommerzielle Alternativen arbeiten können. Insbesondere durch gezieltes Training mit bereits strukturierten Befunden konnte die Qualität der offenen Modelle deutlich gesteigert werden, wodurch selbst kleinere Modelle mit großen LLMs gleichziehen konnten. Diese Fortschritte ermöglichen eine sichere und effiziente Nutzung klinischer Daten für Forschung und Patientenversorgung. Der Programmcode und die Methoden wurden unter offener Lizenz veröffentlicht, um anderen Kliniken den direkten Einsatz dieser Technologie zu erleichtern…
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