Neues Open Medical-LLM Leaderboard: Bewertung von Sprachmodellen im Gesundheitswesen

Das Open Medical-LLM Leaderboard ist ein neues Benchmark, das von den Betreibern der KI-Plattform Hugging Face entwickelt wurde. Es dient der Evaluierung großer Sprachmodelle, auch bekannt als Large Language Models (LLMs), in Bezug auf ihre Fähigkeit, Fragen im Gesundheitswesen zu beantworten. Hugging Face gibt an, dass Fehler, die bei LLMs auftreten können, im Small Talk nicht besonders schwerwiegend sind, jedoch im Gesundheitswesen schwerwiegende Auswirkungen auf die Patientenversorgung oder Behandlungsergebnisse haben können.

Um die Bedeutung einer genauen und zuverlässigen Beantwortung medizinischer Fragen durch LLMs zu verdeutlichen, präsentiert Hugging Face in einem begleitenden Blogbeitrag ein konkretes Beispiel. Dabei geht es um die Versorgung einer schwangeren Patientin, die nach einem Biss während der Gartenarbeit über Fieber, Kopf- und Gelenkschmerzen berichtet. Ein Test auf Borreliose wird durchgeführt und es stellt sich die Frage, welche Medikation der Patientin am effektivsten helfen könnte. Die zur Auswahl stehenden Optionen sind Ibuprofen, Tetracyclin, Amoxicillin und Gentamicin.

Interessanterweise reagiert das LLM GPT-3.5 zwar korrekt auf die vermutete Borreliose, wählt jedoch den Wirkstoff Tetracyclin aus, obwohl dieser während der Schwangerschaft kontraindiziert ist. Im Gegensatz dazu behauptet GPT-3.5, dass die Einnahme von Tetracyclin nach dem ersten Trimester der Schwangerschaft sicher ist. Diese fehlerhafte Antwort verdeutlicht die Wichtigkeit einer genauen und zuverlässigen Beantwortung medizinischer Fragen durch LLMs im Gesundheitswesen.

Zur Bewertung der Large Language Models wird das Open-Source-Framework Eleuther AI Language Model Evaluation Harness verwendet. Weitere Informationen, einschließlich der einzelnen Datensätze, sind im Blog von Hugging Face verfügbar. In dem Beitrag ist zudem eine interaktive Tabelle enthalten, die die Ergebnisse einiger Sprachmodelle darstellt.

Das Open Medical-LLM Leaderboard und die damit verbundene Evaluierung der Leistung großer Sprachmodelle im Gesundheitswesen sind ein wichtiger Schritt zur Verbesserung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Systemen in diesem sensiblen Bereich. Es bleibt abzuwarten, wie sich die Leistung der LLMs in Zukunft weiterentwickeln wird und inwiefern sie zur Verbesserung der medizinischen Versorgung beitragen können.

Schlagwörter: Hugging Face + LLMs + LLM GPT-3.5

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