In ihrer im JMIR Journal of Medical Informatics publizierten Arbeit vergleichen die Freiburger Forscher:innen vier verschiedene Sprachmodelle. Trainiert wurden die Modelle mit insgesamt 90.000 realen klinischen Dokumenten aus der Klinik für Augenheilkunde des Universitätsklinikums. Die trainierten Sprachmodelle generierten auf dieser Basis dann Arztbriefe, die von medizinischem Fachpersonal bewertet wurden.
„Unsere Ergebnisse zeigen, dass speziell für die deutsche Sprache trainierte Modelle wertvolle Unterstützung bei der Erstellung von medizinischen Berichten leisten können. Das könnte die Arbeitsabläufe im Klinikalltag deutlich erleichtern“, sagt Studienleiter Dr. Christian Haverkamp, kommissarischer Direktor des Instituts für Digitalisierung in der Medizin am Universitätsklinikum Freiburg.
Gewonnen hat den kleinen Modell-Contest das Modell BLOOM-CLP-German. Bei diesem Modell waren 93,1 % der erstellten Dokumente nach geringfügigen Korrekturen für die klinische Anwendung geeignet. Aber auch die anderen Modelle schnitten nicht schlecht ab. Die größte Herausforderung der Studie bestand darin, sicherzustellen, dass die durch das Sprachmodell generierten Dokumente den hohen Standards der medizinischen Dokumentation in deutscher Sprache entsprechen. „Besonders die Anpassung an spezifische medizinische Fachbegriffe und die Struktur klinischer Berichte stellte eine anspruchsvolle Aufgabe dar, da das Modell sowohl präzise als auch verständliche Texte liefern musste“, so Prof. Dr. Daniel Böhringer, Oberarzt in der Klinik für Augenheilkunde.
Quelle: Pressmeldung des Universitätsklinikums Freiburg
Weitere Informationen:
Heilmeyr F et al. Viability of Open Large Language Models for Clinical Documentation in German Health Care; JMIR Medical Informatics; https://medinform.jmir.org/2024/1/e59617