Wie zuverlässig ist ChatGPT bei der Medikationsanalyse? |
Daniela Hüttemann |
12.03.2024 09:00 Uhr |
ChatGPT kann bereits jetzt komplexe Patientenfälle lösen, wenn man die Fragen präzise genug formuliert. Wie sich die KI einsetzen lässt, sollten Apothekerinnen und Apotheker möglichst früh lernen. / Foto: Getty Images/Westend61
Apotheker aufgepasst: ChatGPT 4.0 schaffte es, 39 von 39 simplen bis sehr komplexen Patientenfällen akkurat und angemessen zu lösen, berichteten Forschende des College of Pharmacy der Western University of Health Sciences (WesternU) in Pomona, Kalifornien, kürzlich im »Journal of the American Pharmacists Association«.
Den Schwierigkeitsgrad und die zu erfüllenden Kriterien legten zuvor zwei erfahrene klinische Pharmazeuten fest. Dabei wurden auch Patientenfälle genutzt, die in der Lehre eingesetzt werden. Geprüft wurde, ob die künstliche Intelligenz (KI) Wechselwirkungen zuverlässig erkannte, präzise Alternativen vorschlug und angemessene Behandlungspläne erstellte. Die Ergebnisse von ChatGPT 4.0 wurden mit den Musterlösungen für jede Schwierigkeitsstufe verglichen. ChatGPT 4.0 ist die kostenpflichtige Version, die mit Daten bis April 2023 trainiert ist; inklusive medizinischer Literatur, wissenschaftlichen Veröffentlichungen und frei zugänglichen Arzneistoff-Datenbanken wie PubMed, Cochrane und DrugBank.
Tatsächlich gelang es ChatGPT, alle Fälle zufriedenstellend und richtig zu lösen, allerdings empfahl das Programm keine spezifischen Dosierungen. Und die Genauigkeiten der Antworten nahm mit einer steigenden Fallkomplexizität ab, sodass spezifischere Nachfragen nötig waren. Allerdings benötigen diese Fälle in der Regel auch ein gewisses Erfahrungswissen, wenn echte Apotheker sie lösen wollen.
Die Ergebnisse legten nahe, dass ChatGPT Apotheker bei der Formulierung von Medikationsmanagement-Plänen zur Verbesserung der Gesamteffizienz unterstützen könne, folgert das Autorenteam um den Apotheker und Biostatistiker Dr. Don Roosan, Associate Professor an der WesternU, auch wenn patientenspezifische Bedenken in der Studie nicht berücksichtigt wurden.