Große Sprachmodelle (LLMs) haben im Gesundheitswesen einen Goldsturm ausgelöst, insbesondere in der psychischen Gesundheit. Anscheinend behauptet jedes Unternehmen, dass ihr Chatbot die Therapie revolutionieren könne. Es ist nicht schwer zu verstehen, warum. Die psychische Gesundheitsversorgung steht vor einem grundlegenden Versorgungsproblem: Zwei Drittel von Menschen, die Pflege benötigen, können nicht darauf zugreifen. Im Gegensatz zu vielen Erkrankungen, die durch selbstverwaltete Medikamente behandelt werden können, erfordert die psychologische Therapie inhärent ein anhaltendes Gespräch zwischen Patienten und Kliniker. Jede Therapiestunde stellt eine nicht reduzierbare Einheit der klinischen Zeit dar, die eine natürliche Decke für den Zugang zur Versorgung erzeugt.
LLMs mit ihren bemerkenswerten Gesprächsfähigkeiten sind einzigartig positioniert, um diese Krise zu lösen. Aber wie beim Dotcom -Boom zuvor hat der Anstieg der AI -Therapeuten eine turbulente Landschaft geschaffen, in der die Trennung legitimer Innovationen von gefährlichen Abkürzungen nicht einfach ist.
Das ethische Argument für LLMs in der Patientenversorgung
Um klar zu sein, ich bin nicht im Begriff, den müden Fall zu machen, dass Chatgpt ein Ersatz für einen qualifizierten psychiatrischen Fachmann ist. Es ist nicht. Ich werde auch nicht die einzigartigen menschlichen Qualitäten der psychologischen Therapie herunterspielen, die im Grunde eine menschliche Erfahrung beinhalten. Und doch … hier stehen wir vor einer Krise zur psychischen Gesundheit, in der zwei Drittel von Menschen, die Pflege benötigen, nicht darauf zugreifen können. Wenn Ihr Haus in Flammen steht, lehnen Sie den Feuerwehrschlauch nicht ab, da er nicht so elegant ist wie Ihr Innenarchitektursystem. Wenn LLMs durch ihre phänomenalen Konversationsfähigkeiten die Auswirkungen von Klinikern, die sprechende Therapien liefern, skalieren können, würde ich argumentieren, dass es ein moralischer Imperativ ist, den wir den Weg nach vorne herausfinden. Die eigentliche Frage ist nicht, ob wir LLMs in der Patientenversorgung verwenden sollten. Es ist „Wie können wir das tun und gleichzeitig sicherstellen, dass Sicherheit und klinische Strenge beibehalten werden?“ Dies ist das „harte Problem“ von LLMs im Gesundheitswesen, und die Bekämpfung des Ansprechens wird feststellen, ob KI zu einer echten Kraft für gute oder nur eine andere überhypte Technologie wird.
Vermeiden Sie das schwierige Problem, LLMs sicher zu machen
1. „regelbasierte“ Chatbots
Ein allgemeiner Ansatz besteht darin, Chatbots auf vorgeschriebene Nachrichten zu beschränken, die von ihren Schöpfer verfasst wurden. Zunächst sollten wir anerkennen, dass die Kennzeichnung dieser Lösungen als „KI“ den Begriff erheblich erstreckt. Regelbasierte Systeme zeigen per Definition nicht die adaptiven intelligenten Merkmale der echten KI. (Skeptiker fragen sich möglicherweise, ob die KI -Bezeichnung eher als Marketinginstrument als als genaue technische Beschreibung dient).
Im Gegensatz dazu erzeugen LLMs eindeutige Antworten, die auf den spezifischen Kontext zugeschnitten sind. Im Gegensatz zu ihren regelbasierten Vorgängern zeigen diese Systeme wirklich intelligentes Verhalten und reagieren auf die Nuancen jedes Gesprächs.
Während regelbasierte Chatbots unbestreitbar sicher sind-vor allem, weil sie weitgehend inert sind-liegt ihr grundlegender Fehler in Wirksamkeit und Benutzerfreundlichkeit. Trotz der Ansprüche von Anbietern erzählen unabhängige Metaanalysen eine andere Geschichte: Therapeutische Wirkungen sind gering und werden im Laufe der Zeit nicht aufrechterhalten. Darüber hinaus berichten Benutzer konsequent frustriert über Antworten, die sich leer, allgemein, unsinnig, sich wiederholend und eingeschränkt anfühlen.
2. „Es ist keine Gesundheitsversorgung, es ist Wellness“
In ihrem Ansturm auf den Markt sind viele Unternehmen, die LLMs einsetzen, die klinischen Sicherheitsanforderungen insgesamt, indem sie einfach ihre Werkzeuge als „Wellness -Trainer“ oder andere vage Labels umbenennen. Indem sie ihre Lösungen beiläufig als nicht klinisch abtun, entschuldigen sie sich von Rechenschaftspflicht und Verantwortung. Diese Handschleife dürfte bei Teletherapieanbietern besonders häufig werden, die bereits breitere Pflegedienste anbieten und möglicherweise schnell KI -Funktionen zu ihrem Angebot unter dem Deckmantel des Wellness hinzufügen möchten. Während dies (vorerst) rechtlich zulässig ist, ist es ein gefährliches Spiel.
Das grundlegende Problem ist der Kontext: Unabhängig davon, ob sie als „Coach“ bezeichnet oder nicht, nicht validierte LLM -Produkte dürfen nicht im Zusammenhang mit psychischer Gesundheit durch schutzbedürftige Personen verwendet werden. Der tragische Selbstmord eines 14-jährigen Jungen, der mit einem nicht validierten LLM von Charakter KI verbunden ist, unterstreicht die Gefahren der KI, die ohne ordnungsgemäße klinische Überwachung und die schwerwiegenden rechtlichen und reputativen Risiken für diejenigen, die keine priorisierende klinische Strenge haben, betrieben werden. Dies ist nicht unbedingt eine Frage der Regulierung – die FDA bestimmt letztendlich, welche Produkte unter die Aufsicht über medizinische Geräte fallen. Jedes KI-Tool, das unabhängig von seinem „Wellness“ -Branding als Teil der Patientenversorgung verwendet wird, muss jedoch für robuste klinische Beweise und die Validierung der Sicherheit von Drittanbietern zur Rechenschaft gezogen werden.
Das harte Problem angehen
Der Weg zur sicheren KI im psychischen Gesundheitsversorgung besteht nicht durch oberflächliche Anpassungen von allgemeinen LLMs. Während diese Modelle sich im natürlichen Gespräch auszeichnen, fehlt ihnen grundsätzlich die klinische Genauigkeit, die für die Gesundheitsversorgung erforderlich ist – ihre Reaktionen sind von Natur aus unerklärlich, können unvorhersehbar sein und oft ungenau. Diese Einschränkungen können nicht durch einfache „Feinabstimmungen“ oder vage Vorstellungen von „Schutzmaßnahmen“ gelöst werden.
Die robuste Lösung besteht darin, die klinische Entscheidungsfindung von Konversationskompetenz zu trennen. Dies bedeutet, ein unabhängiges und spezialisiertes klinisches Argumentationssystem zu entwickeln, das neben der LLM zusammenarbeitet. Im Gegensatz zum „Black Box“ von LLMs muss diese klinische Argumentationsschicht speziell auf Gesundheitsdaten geschult werden, explizit etablierte klinische Protokolle darstellen und erklärbare Entscheidungen mit quantifizierbaren Sicherheitsmetriken liefern. Stellen Sie sich dies als einen klinischen Echtzeit-Supervisor vor und stellen Sie sicher, dass jede LLM-Interaktion den Gesundheitsstandards hält und gleichzeitig die natürliche Konversationsqualität beibehält, die generative KI im psychischen Gesundheitswesen so stark macht.
Für die Klarheit ist dieser Ansatz weit entfernt, einfach Chatgpt zu „wie ein Therapeut“ zu veranlassen, und er hat auch nicht eine große Auswahl sorgfältig hergestellter Aufforderungen, die von qualifizierten Fachleuten für psychische Gesundheit geschrieben wurden. Wahre Fortschritt erfordert das Erkennen, dass eine sichere KI in der psychischen Gesundheitsversorgung zwei unterschiedliche Systeme benötigt – eines für natürliche Gespräche und eine für klinische Argumentation. Nur durch saubere Trennung dieser Funktionen können wir die Gesprächsstärken von LLMs richtig nutzen und gleichzeitig strenge klinische Standards durch spezielle Aufsichtssysteme aufrechterhalten.
Schließende Bemerkungen
Im psychischen Gesundheitswesen stehen wir vor einer einfachen Wahrheit: Millionen brauchen Hilfe, und wir haben eine Technologie, die den Zugang zur Pflege verändern könnte. Die Versuchung, Verknüpfungen zu nehmen-sei es durch regelbasierte Systeme oder nicht validierte Wellness-Apps-ist verständlich, aber letztendlich schädlich. Wahre Innovation erfordert die Bekämpfung der harten Probleme der Sicherheit und der klinischen strengen strengen. Die Technologie existiert. Das Bedürfnis ist klar. Die Frage ist: Werden wir die harte Arbeit leisten, um die Lücke zwischen den Anforderungen von LLMs und den Anforderungen der Gesundheitswesen zu schließen?
Foto: AnyaberKut, Getty Images
Ross Harper, CEO von Limbic, ist ein angesehener Ph.D. in Computational Neurowissenschaft und ein Master in mathematischer Modellierung vom University College London und ein Master in Naturwissenschaften von der University of Cambridge. Ross besitzt ein kompliziertes Verständnis der Überschneidung zwischen Mathematik, Technologie und menschlichem Geist. Er startete Limbic im Jahr 2020, um große Sprachmodelle und Genai zu ermöglichen, Prozesse im psychischen Gesundheitsraum zu helfen, und unterstützte Kliniker und Patienten innerhalb des NHS und in den USA
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