Verarbeitung routinemäßiger klinischer Daten mithilfe großer Sprachmodelle wie GPT-4 (IMPL-AI-MENT)

Studien in den USA und den Niederlanden zufolge erhalten 33–40 % der Patienten mit chronischen Erkrankungen eine Behandlung, die nicht den Leitlinienempfehlungen entspricht. Diese Erkenntnisse wurden auch bei der Behandlung von COPD nachgewiesen. Dies führt zu einer Unter- oder Überbehandlung der Patienten und bei COPD zu Exazerbationen und Krankenhausaufenthalten. Diese Exazerbationen stellen ein erhebliches klinisches Problem dar und beeinträchtigen die Lungenfunktion, Lebensqualität und Mortalität der Patienten. Sie belasten auch das Gesundheitssystem. Technologische Fortschritte in der künstlichen Intelligenz bieten die Möglichkeit, diese Probleme im COPD-Management anzugehen. Im vergangenen Jahr gab es bemerkenswerte Innovationen im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache, insbesondere durch große Sprachmodelle wie GPT-4 von OpenAI und Bard oder Gemini von Google. Diese Modelle bieten die Möglichkeit, die Umsetzung evidenzbasierter Versorgung in der klinischen Praxis zu verbessern.

Bei dieser Studie handelt es sich um eine prospektive, randomisierte Studie, die die Therapie bei der Entlassung von Patienten mit COPD vergleicht. Ein Arm erhält keine Intervention, während der andere Arm eine Behandlungsempfehlung von einem LLM erhält. In der Studie wird der Prozentsatz der gemäß der Leitlinie behandelten Patienten verglichen.