Einführung
Wie werden große Sprachmodelle entwickelt? Wie können sie in der Medizin eingesetzt werden? Welche bekannten LLMs gibt es in der Medizin? Wie trainiere ich mein eigenes LLM in der Medizin? Welche Einschränkungen haben LLMs in der Medizin? In diesem Blog werden wir diese Fragen nacheinander untersuchen.
Wie werden große Sprachmodelle entwickelt?
Die Entwicklung großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) umfasst mehrere Schlüsselkomponenten (Thirunavukarasu et al., 2023):
Modellarchitektur
LLMs verwenden typischerweise neuronale Netzarchitekturen, die Deep-Learning-Techniken nutzen, um die komplexen assoziativen Beziehungen zwischen Wörtern in den Texttrainingsdaten darzustellen. Die bekannteste Architektur ist der Transformer, der in Modellen wie GPT (Generative Pre-trained Transformer) verwendet wird.
Trainingsdaten
LLMs werden auf riesigen Datensätzen mit Milliarden von Wörtern aus verschiedenen Quellen wie Websites, Büchern und Artikeln trainiert. Beispielsweise wurde GPT-3 auf einem 45 Terabyte großen Datensatz trainiert, der aus Common-Crawl-Webseiten, WebText, Büchern und Wikipedia besteht.
Vorabtraining
Der anfängliche Trainingsprozess wird als Vorabtraining bezeichnet und ist in der Regel unüberwacht. Dabei wird das Modell auf eine Sprachmodellierungsaufgabe trainiert, bei der es lernt, das nächste Wort in einer Sequenz auf der Grundlage der vorherigen Wörter vorherzusagen. Gängige Ansätze für das Vorabtraining umfassen kausale Sprachmodellierung, maskierte Sprachmodellierung und Denoising-Autoencoder.
Modellskalierung
Wenn LLMs größer werden (mehr Parameter) und auf größeren Datensätzen mit zunehmenden Rechenressourcen trainiert werden, entwickeln sie verbesserte Few-Shot- und Zero-Shot-Fähigkeiten, die es ihnen ermöglichen, bei unbekannten Aufgaben mit wenig oder gar keinen aufgabenspezifischen Trainingsdaten gut abzuschneiden.
Feinabstimmung
Nach dem Vorabtraining werden LLMs einer Feinabstimmung unterzogen, bei der sie auf bestimmte Aufgaben oder Datensätze trainiert werden, um die Leistung zu optimieren. Bei ChatGPT umfasste die Feinabstimmung, GPT-3 mit Prompts und Antworten von Menschen zu konfrontieren und Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) zu verwenden, um die Antwortqualität zu verbessern. Für LLMs in der Medizin erfolgt die Feinabstimmung auf Frage-Antwort-Aufgaben mit medizinischen Prüfungsfragen oder auf Zusammenfassungen mit klinischen Notizen.
Fortgesetztes Training
Einige LLM-Anwendungen wie ChatGPT können während des Einsatzes und der Interaktion mit Benutzern einem fortgesetzten Training und einer Feinabstimmung unterzogen werden, sodass sie aus realen Daten und Rückmeldungen lernen und sich verbessern können.
Wie können große Sprachmodelle in der Medizin eingesetzt werden?
Thirunavukarasu et al. (2023) diskutieren mehrere Szenarien und Anwendungen, in denen große Sprachmodelle (LLMs) in der Medizin eingesetzt werden oder potenziell genutzt werden könnten:
Klinische Entscheidungsunterstützung
LLMs wie ChatGPT haben nachweislich die Fähigkeit, bestandene Punktzahlen bei medizinischen Zulassungsprüfungen zu erreichen, was auf ein Potenzial für den Einsatz in der klinischen Entscheidungsfindung und die Bereitstellung von Diagnose-/Behandlungsempfehlungen für Gesundheitsdienstleister hindeutet.
Patientenaufklärung
LLMs könnten verwendet werden, um personalisierte Patientenaufklärungsmaterialien, Anleitungen und Erklärungen in verständlicher Sprache zu erstellen, die auf den Gesundheitszustand und den Hintergrund des Patienten zugeschnitten sind.
Medizinische Forschung
LLMs können Forscher unterstützen, indem sie wissenschaftliche Literatur zusammenfassen, Hypothesen generieren, Daten analysieren und sogar beim Verfassen von Forschungsarbeiten und Förderanträgen helfen.
Medizinische Ausbildung
LLMs werden als virtuelle Tutoren oder Assistenten für Medizinstudenten und Auszubildende erforscht, um bei der Beantwortung von Fragen, der Wissensvertiefung und der Prüfungsvorbereitung zu helfen.
Klinische Dokumentation
LLMs könnten die Effizienz verbessern, indem sie Aspekte der klinischen Dokumentation wie Notizen und Zusammenfassungen von Aufzeichnungen auf der Grundlage von Patienten-Arzt-Dialogen automatisieren.
Biomedizinische Fragenbeantwortung
LLMs können schnell Informationen aus großen medizinischen Wissensdatenbanken abrufen und synthetisieren, um die klinischen Fragen von Praktikern zu beantworten.
Medizinische Kodierung und Abrechnung
LLMs könnten bei der genauen Kodierung von Patientenkontakten für die Abrechnung helfen, indem sie klinische Notizen verstehen und auf standardisierte Codes abbilden.
Welche bekannten LLMs gibt es in der Medizin?
GPT (Generative Pretrained Transformer) Serie:
- GPT-3: Ein großes Modell mit etwa 175 Milliarden Parametern, bekannt für seine Fähigkeit, menschenähnlichen Text zu generieren, und wurde für verschiedene Aufgaben feinabgestimmt.
- GPT-4: Die zum Zeitpunkt der Artikel neueste Version mit erweiterten Fähigkeiten, einschließlich der Verarbeitung multimodaler Eingaben wie Bilder, Text und Audio.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers):
- BioBERT: Vortrainiert auf biomedizinischer Literatur, zugeschnitten auf das biomedizinische Text Mining.
- PubMedBERT: Ähnlich wie BioBERT, aber speziell auf PubMed-Abstracts trainiert.
- ClinicalBERT: Angepasst für klinische Notizen und trainiert auf elektronischen Gesundheitsakten.
PaLM (Pathways Language Model):
- Flan-PaLM: Feinabgestimmte Version von PaLM für medizinische Fragenbeantwortung mit hochmodernen Ergebnissen.
- Med-PaLM: Ein anweisungsfeinabgestimmtes Modell, das Fähigkeiten in klinischem Wissen, wissenschaftlichem Konsens und medizinischer Argumentation demonstriert.
BioGPT:
- Ein Modell, das auf PubMed-Abstracts für Aufgaben wie Fragenbeantwortung, Relationsextraktion und Dokumentenklassifikation vortrainiert wurde.
BioMedLM (früher bekannt als PubMedGPT):
- Vortrainiert auf sowohl PubMed-Abstracts als auch Volltexten, zeigt Fortschritte bei biomedizinischen LLMs.
LLaMA (LLMs for Academic Medicine):
- Eine Open-Source-Familie von Modellen mit unterschiedlichen Größen, entwickelt für akademische und medizinische Anwendungen.
Klinische Foundation-Modelle:
- Modelle, die von Grund auf mit Daten aus elektronischen Gesundheitsakten trainiert wurden, weniger gekennzeichnete Daten benötigen und multimodale Daten effektiv verarbeiten können.
InstructGPT:
- Ein Modell, das feinabgestimmt wurde, um Anweisungen zu befolgen, und für den Nutzen im Gesundheitswesen evaluiert wurde.
Megatron-LM:
- Ein großskaliges Sprachmodell von NVIDIA, bekannt für seine Größe und Rechenanforderungen.
Wie trainiere ich mein eigenes LLM in der Medizin?
Schritt 1: Wähle eine API und richte sie ein
Wähle eine API, die das Training benutzerdefinierter Modelle unterstützt, wie z. B. Novita AI LLM API, die leistungsstarke vortrainierte Modelle und Werkzeuge zur Anpassung bereitstellt, einschließlich Llama 3 8B und 70B. Novita AI bietet Kompatibilität mit dem OpenAI-API-Standard, was eine einfachere Integration in bestehende Anwendungen ermöglicht.
Bevor du APIs integrierst, solltest du die Leistungen der verfügbaren LLMs bewerten, um zu entscheiden, welche deinen Erwartungen für dein eigenes medizinisches LLM entsprechen.
Schritt 2: Daten sammeln und vorbereiten
Sammle einen großen Datensatz mit medizinischen Texten, die für deinen spezifischen Bereich relevant sind (z. B. klinische Notizen, Forschungsarbeiten, medizinische Literatur). Stelle sicher, dass dein Datensatz vielfältig ist und die Sprache und Themen repräsentiert, die dein Modell verstehen soll.
Schritt 3: Daten vorverarbeiten
Bereinige und verarbeite deinen Datensatz vor, um Rauschen und irrelevante Informationen zu entfernen. Dies kann umfassen:
- Tokenisierung: Aufteilen von Text in Tokens (Wörter oder Unterwörter).
- Entfernen von Stoppwörtern: Häufige Wörter, die nicht viel zur Bedeutung beitragen.
- Normalisierung von Text: Konvertierung in Kleinbuchstaben, Behandlung von Abkürzungen usw.
Schritt 4: Feinabstimmung des vortrainierten Modells
Die meisten LLM-APIs bieten vortrainierte Modelle, die du auf deinem spezifischen Datensatz feinabstimmen kannst. Die Feinabstimmung umfasst:
- Initialisieren deines Modells mit den vortrainierten Gewichten der API.
- Bereitstellen deines Datensatzes an die Trainingsschnittstelle der API.
- Festlegen von Parametern wie Batch-Größe, Lernrate, Anzahl der Epochen usw.
Schritt 5: Trainingsfortschritt überwachen
Überwache während der Feinabstimmung Metriken wie Verlust und Genauigkeit, um die Leistung des Modells zu beurteilen. Passe bei Bedarf Hyperparameter an, um die Leistung zu verbessern.
Schritt 6: Modellleistung bewerten
Sobald das Training abgeschlossen ist, bewerte dein Modell auf einem separaten Validierungsdatensatz, um seine Generalisierungsfähigkeit und Genauigkeit zu beurteilen. Verwende Metriken, die für deine spezifischen Aufgaben relevant sind (z. B. Genauigkeit, F1-Score für Klassifikationsaufgaben).
Schritt 7: Iterative Verbesserung
Verbessere dein Modell iterativ durch:
- Feinabstimmung mit zusätzlichen Daten.
- Anpassen von Hyperparametern.
- Einbeziehen von Rückmeldungen aus der Modellevaluierung.
Schritt 8: Bereitstellen und Nutzen
Nachdem du eine zufriedenstellende Leistung erreicht hast, stelle dein Modell über die API für Inferenzen bereit. Stelle sicher, dass deine Bereitstellung alle regulatorischen oder ethischen Richtlinien für medizinische Anwendungen erfüllt.
Schritt 9: Warten und Aktualisieren
Aktualisiere dein Modell regelmäßig mit neuen Daten, um es aktuell zu halten und seine Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern. Überwache auf Drift und trainiere bei Bedarf neu.
Überlegungen:
- Ethische und rechtliche Überlegungen: Stelle die Einhaltung von Datenschutzgesetzen (z. B. HIPAA), ethischen Richtlinien und Vorschriften für medizinische KI-Anwendungen sicher.
- Ressourcenanforderungen: Das Training eines LLM kann ressourcenintensiv sein (Rechenleistung, Datenspeicher), also plane entsprechend.
- Validierung: Validiere die Vorhersagen deines Modells mit Fachexperten, um Zuverlässigkeit und Sicherheit in medizinischen Anwendungen zu gewährleisten.
Indem du diesen Schritten folgst, kannst du effektiv dein eigenes medizinisches LLM mit einer API trainieren, seine vortrainierten Fähigkeiten nutzen und es an deine spezifischen Bedürfnisse im Gesundheitswesen anpassen.
Welche Einschränkungen haben große Sprachmodelle in der Medizin?
Omiye et al. (2024) und Thirunavukarasu et al. (2023) haben die folgenden Einschränkungen von LLMs in der Medizin festgestellt:
Genauigkeitsprobleme
Die Ausgaben von LLMs hängen stark von der Qualität und Vollständigkeit der Trainingsdaten ab. Sehr große Datensätze können nicht vollständig geprüft werden, und einige Informationen können veraltet sein.
Fehlende Domänenspezifität
Die meisten LLMs werden auf allgemeinen Daten trainiert, die nicht auf den Gesundheitsbereich spezifisch sind. Dies kann zu verzerrten oder falschen Ausgaben für medizinische Aufgaben führen.
Fehlendes echtes Verständnis
LLMs generieren Ausgaben auf der Grundlage statistischer Muster in den Trainingsdaten, ohne wirkliches Verständnis. Sie können sinnlose oder fiktive Antworten produzieren.
Verzerrungen und Fairness-Probleme
Die Trainingsdatensätze kodieren gesellschaftliche Vorurteile gegenüber Minderheiten, Behinderungen, Geschlechtern usw., die sich in den LLM-Ausgaben widerspiegeln.
Datenschutzbedenken
Derzeit öffentlich verfügbare LLMs sind nicht HIPAA-konform, was bedeutet, dass sie nicht direkt geschützten Gesundheitsinformationen aus Patientenakten ausgesetzt werden können.
Fehlende Erklärbarkeit
Die inneren Abläufe und der Argumentationsprozess großer LLMs sind undurchsichtige „Black Boxes“, was es schwierig macht, zu verstehen, wie sie zu bestimmten Ausgaben gelangen, insbesondere für Prüfzwecke.
Übermäßiges Vertrauen auf LLMs
Es gibt ethische Bedenken hinsichtlich eines übermäßigen Vertrauens auf LLM-Ausgaben, was Plagiate fördern oder originelles Denken in der medizinischen Forschung und Ausbildung behindern könnte, wenn es nicht besonnen eingesetzt wird.
Fazit
Zusammenfassend bieten große Sprachmodelle (LLMs) ein erhebliches Potenzial, medizinische Anwendungen zu revolutionieren, von der klinischen Entscheidungsunterstützung bis hin zur medizinischen Ausbildung und Forschung. Trotz ihrer potenziellen Vorteile müssen Herausforderungen wie Genauigkeitsbeschränkungen, Verzerrungen, Datenschutzbedenken und die Undurchsichtigkeit der Ausgaben angegangen werden, um eine verantwortungsvolle Integration in das Gesundheitswesen zu gewährleisten. Eine fortgesetzte Zusammenarbeit zwischen KI-Forschern, Gesundheitsdienstleistern und politischen Entscheidungsträgern ist entscheidend, um das Potenzial von LLMs zu nutzen und gleichzeitig einen ethischen und effektiven Einsatz in medizinischen Umgebungen sicherzustellen.
Referenzen
Omiye, J. A., Gui, H., Rezaei, S. J., Zou, J., & Daneshjou, R. (2024). Large Language Models in Medicine: The Potentials and Pitfalls : A Narrative Review. Annals of Internal Medicine, 177(2), 210–220. https://doi.org/10.7326/M23-2772
Thirunavukarasu, A. J., Ting, D. S. J., Elangovan, K., Gutierrez, L., Tan, T. F., & Ting, D. S. W. (2023). Large language models in medicine. Nature Medicine, 29(8), 1930–1940. https://doi.org/10.1038/s41591-023-02448-8
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