Klinische Entscheidungsfindung und große Sprachmodelle (LLMs) sind beide probabilistische Mustererkennungssysteme, bei denen die Qualität der Eingabe direkt die Qualität der Ausgabe bestimmt.
Key Takeaway
Klinische Entscheidungsfindung und große Sprachmodelle (LLMs) sind beide probabilistische Mustererkennungssysteme, bei denen die Qualität der Eingabe direkt die Qualität der Ausgabe bestimmt.
Summary
Kernmechanismus
- LLMs und klinische Diagnosen arbeiten auf denselben Prinzipien: Vorhersage des wahrscheinlichsten nächsten Elements (Wort bzw. Diagnose) anhand aller vorigen Informationen.
- Beide Systeme sind im Wesentlichen Bayesian – sie kombinieren Basisraten (Prior) mit neuen Beweisen (Posterior).
Einfluss der Eingabequalität
- Vage Eingaben („Patient hat Brustschmerz“) führen zu breiten, unspezifischen Differentialdiagnosen.
- Strukturierte Eingaben (klassische HPI‑Format) erzeugen scharfe, fokussierte Wahrscheinlichkeitsverteilungen; z. B. erhöht sich die Wahrscheinlichkeit für ACS.
Prompt‑Engineering im klinischen Kontext
- Das standardisierte HPI ist kein bureaucratischer Check‑Box‑Ansatz,үндө sondern ein robustes Pattern‑Recognition-Tool.
- Techniken wie alternierende Generierung, Diagnose‑Time‑out und Bias‑Monitoring werden eingesetzt.
Präventions‑ und Mitigation‑Strategien
- Unabhängige Verifikation: Modelle prüfen eigene Quellen, Ärzte hinterfragen systematisch.
- Diversität der Trainings‑ bzw. Lernumgebung: Vielfältige Datensätze, unterschiedliche Praxis‑Kontexte berücksichtigen.
- Bias‑Monitoring: Kontinuierliche Analyse von Bias in Modellen und Schulungen für Fachleute.
- Kontemplative Reflexion: Transparente Entscheidungswege, reflektierbare Berichte.