Kölner Forschungsteam zeigt Potenzial von Sprachmodellen zur Verbesserung der Diagnostik psychischer Erkrankungen auf

Ein Kölner Forschungsteam hat in einer Studie gezeigt, dass große Sprachmodelle (LLMs) das Potenzial besitzen, die Diagnostik psychischer Erkrankungen zu verbessern. Die Wissenschaftler nutzten LLMs wie GPT-3, Llama und BERT, um klinische Fragebögen mit Daten von über 50.000 Patienten mit verschiedenen psychischen Störungen zu analysieren. Eine zentrale Erkenntnis ist, dass die LLMs komplexe Zusammenhänge zwischen Symptomen erkennen können, selbst ohne direkten Zugriff auf konkrete Daten. Sie identifizieren beispielsweise Parallelen in der Symptomkonstellation von Antriebsmangel und Freudverlust, die oft gemeinsam auftreten. Diese Fähigkeit ermöglicht eine präzisere Erfassung psychischer Symptome und die Eliminierung redundanter Fragestellungen in Fragebögen. Die Anwendung von LLMs könnte zu effizienten und genauen Fragebögen führen, die sowohl Patienten als auch Therapeuten entlasten. Durch gezielte Fragestellungen werden Ressourcen gespart und gleichzeitig das Verständnis komplexer Muster psychischer Erkrankungen gefördert. Forscher betonen die Bedeutung dieses Fortschritts für die Verknüpfung von digitaler Technologie und Neurowissenschaften, um die Diagnostik und Forschung in der Psychiatrie weiterzuentwickeln. LLMs bieten zudem vielfältige Anwendungsmöglichkeiten, von der Optimierung der Diagnostik über die Unterstützung bei der Dokumentation bis hin zur Simulation von Therapiegesprächen, wodurch die Arbeit in der Psychiatrie nachhaltig verändert werden kann. Die Studie markiert somit einen wichtigen Schritt auf dem Weg zu einer effektiveren und patientenorientierteren Psychiatrie durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz.

Schlagwörter: GPT-3 + Llama + BERT

Wie bewerten Sie den Schreibstil des Artikels?