KI-Chatbots
Alternativen zu ChatGPT
Von: Britta Rybicki, Lukas Hoffmann, Maike Telgheder
Die Diskussionen um die Potenziale von ChatGPT werden breit geführt, in verschiedenen medizinischen Bereichen haben sich allerdings schon KI-Anwendungen durchgesetzt.
Die Homepage von ChatGPT
Die Diskussionen um die Einsatzmöglichkeiten von ChatGPT der US-Firma OpenAI in der Medizin werden derzeit breit geführt.
Bild: dpa
Düsseldorf, Köln Die Euphorie über die Möglichkeiten des Sprachmodells GPT ist derzeit groß. Im Rampenlicht steht ChatGPT der US-Firma OpenAI. Vor wenigen Tagen hat Microsoft ein Milliarden-Investment in OpenAI angekündigt. Auch in der Medizin sind viele Einsatzmöglichkeiten der Künstlichen Intelligenz (KI) von ChatGPT denkbar.
Von der Unterstützung in der Arzneimittelforschung, bei Diagnosen und medizinischer Dokumentation und nicht zuletzt als täglicher Ratgeber bei der Nutzung von Gesundheitsapps reichen die diskutierten Möglichkeiten. Allerdings wird schnell deutlich, dass bei vielen medizinischen Fragestellungen das allgemein verfügbare Wissen aus dem Internet, mit dem ChatGPT gefüttert ist, nicht ausreicht. Andere Unternehmen sind bei der Entwicklung ihrer Dienste weiter oder haben sogar bereits Produktpakete geschnürt.
Uniklinik Freiburg beauftragt deutsche Software-Firmen
Frederik Wenz ist Vorstandsvorsitzender und Leitender Ärztlicher Direktor der Uniklinik Freiburg. Wenn es um das Sortieren von medizinischen Daten geht, kauft er lieber den regionalen Service der Firma averbis ein als auf GPT zu setzen. Die ebenfalls in Freiburg ansässige Firma hat eine Software entwickelt, die auf Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning basiert. Den Krankenhausärzten gibt sie zum Beispiel Hinweise zu Arzneimittelwechselwirkungen.
Die korrekte Codierung der Behandlung von Patienten ist in Krankenhäusern wichtig, weil darüber Leistungen mit der Kasse abgerechnet werden. Könnte ChatGPT hier eingesetzt werden, indem die KI die vorhandenen Daten scannt und Schlupflöcher findet? Wenz verneint. Auch hier würde die Uniklinik Freiburg bereits eine KI-Software verwenden. Sie kommt aber nicht aus den Vereinigten Staaten, sondern aus Hamburg. Die Firma Tiplu hat das Programm Momo für Codierfachkräfte entwickelt. Sie wird laut Unternehmen bereits in rund 400 Krankenhäusern eingesetzt. „Momo hat unsere Codierfachkräfte nicht ersetzt, sie hat sie besser gemacht“, sagt Wenz.
Dass ChatGPT3 sein Geschäftsmodell gefährden könnte, glaubt Daniel Nathrath nicht. Er ist Gründer des Berliner Unternehmens Ada Health, das aktuell 250 Mitarbeiter beschäftigt. Ada bietet eine Symptomchecker-App, mit der Menschen Fragen zu ihren Symptomen beantwortet und dann Hinweise auf eine Diagnose bekommen. „Bei einer KI für die Erkennung von Krankheiten kommt es auf Genauigkeit, Erklärbarkeit und die Quellen der Informationen an – nicht darauf, dass sie auf jede beliebige Frage eine Antwort hat“, sagt Nathrath.
Die Antworten der Nutzer bei Ada würden von Ärzten ausgewertet werden, deren Korrekturen wiederum im Code der Ada-KI landen würden. „Außerdem muss eine KI, die Patienten helfen soll, als Medizinprodukt zertifiziert sein“, sagt er. Ada Health ist als Medizinprodukt der Risikoklasse 2a zugelassen.
US-Konzerne trainieren Sprach-KI
Neben diesen vergleichbar kleinen deutschen Software-Firmen arbeiten auch große US-Konkurrenten an ChatGPT-Alternativen. Google entwickelt beispielsweise die Sprach-KI PaLM (Pathways Language Modell). Sie wurde laut Google mit mehr als 540 Milliarden Parametern trainiert. Auch für den medizinischen Bereich wird PaLM getestet und soll bereits gute Ergebnisse erzielt haben.
Noch befinde sich die Sprachtechnologie aber in einer „frühen Phase", gibt Google gegenüber Handelsblatt Inside an. „Auch, wenn diese Forschung vielversprechend ist, zeigt unsere Analyse wichtige Lücken auf, die geschlossen werden müssen, bevor solche Modelle in realen klinischen Umgebungen eingesetzt werden können.“
In der Arzneimittelforschung werden Large Language Modells, wie ChatGPT, bereits eingesetzt. Die für die Arzneimittelforschung entwickelten KI-Cloud-Dienste wie etwa BioNeMo von Nvidia sind dabei gezielt auf das Gebiet Chemie und Pharma trainiert worden, unter anderem auf der Grundlage von 1,4 Milliarden Molekülen. So kann die KI etwa bei der Suche nach molekularen Zielen helfen, auf die neue Wirkstoffe ausgerichtet werden.
Auch kann in der Cloud das Verhalten dieser Moleküle simuliert werden, um Informationen über wichtige Eigenschaften wie etwa das Bindungsverhalten an andere Strukturen zu erhalten oder auch die Wasserlöslichkeit zu testen. Bis zu einem fertigen Medikament ist es allerdings auch dann noch ein weiter Weg.
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