Multimodale Künstliche Intelligenz eröffnet neue Dimensionen in der Medizin

In seiner jüngsten Analyse beleuchtet der renommierte Mediziner Eric Topol die sich abzeichnenden Möglichkeiten multimodaler Künstlicher Intelligenz (KI) in der Medizin. Er hebt hervor, wie Maschinen durch fortschrittliche Deep-Learning-Modelle in der Lage sind, medizinische Bilder – von Röntgenaufnahmen bis hin zu Retinafotos – präzise zu interpretieren und dabei Merkmale zu erkennen, die dem menschlichen Auge verborgen bleiben.

Topol betont, dass diese Entwicklungen weit mehr als nur eine technologische Neuerung darstellen: Sie sind der Vorbote einer umfassenden Transformation der medizinischen Praxis. Mit der Fähigkeit, nicht nur Bilder, sondern auch Text und Sprache zu verarbeiten, ermöglicht die multimodale KI eine tiefgreifende Analyse und Integration verschiedenster Datenströme.

Die Implementierung selbstüberwachter und unüberwachter Lernverfahren, wie sie für die Entwicklung von Großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT-4 verwendet wurden, hat die Notwendigkeit der manuellen Datenannotation überflüssig gemacht. Diese Lernmodelle, die auf einer Fülle von Daten basieren, ermöglichen es, komplexe multimodale Aufgaben zu bewältigen, welche die Grenzen herkömmlicher Methoden sprengen.

Topol gibt zu bedenken, dass der Einsatz von KI in der Medizin weit über die Diagnose und Behandlung hinausgeht. Virtuelle Gesundheitsassistenten und „Kliniken-zu-Hause“-Konzepte könnten bald Realität werden, indem sie präzise und personalisierte Gesundheitsversorgung anbieten. Dabei stellen sich jedoch Herausforderungen wie Datenbias und Datenschutz, die es zu überwinden gilt.

Abschließend stellt Topol klar, dass die außergewöhnlichen Fortschritte in der Rechenleistung und im maschinellen Lernen es ermöglichen, medizinische Anwendungen in einer Art und Weise zu entwickeln, die bisher unvorstellbar waren. Er sieht eine Zukunft voraus, in der LLMs in der Medizin eine Rolle spielen werden, die weit über ihre aktuellen Anwendungsbereiche hinausgeht.
Hier geht es zum vollständigen Artikel: https://www.science.org/doi/10.1126/science.adk6139