{"id":3134,"date":"2024-12-09T14:11:23","date_gmt":"2024-12-09T13:11:23","guid":{"rendered":"https:\/\/nubisoft.io\/blog\/?p=3134"},"modified":"2024-12-09T14:11:24","modified_gmt":"2024-12-09T13:11:24","slug":"ai-llms-4-innovationen-im-gesundheitswesen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nubisoft.de\/blog\/ai-llms-4-innovationen-im-gesundheitswesen\/","title":{"rendered":"AI &amp; LLMs: 4 Innovationen im Gesundheitswesen"},"content":{"rendered":"<div class=\"lazyblock-text-ZHEIf9 wp-block-lazyblock-text\">\n  <div style=\"--size-margin-text-block: 0px;\" class=\"lazyblocks-text-wrapper wp-block-lazyblock-text\">\n    <div class=\"lazyblocks-text-columns-wrapper\">\n              <div class=\"lazyblocks-text-column\n                          lazyblocks-text-big-font-quote\n        \" style=\"--size-padding-text-block: 0px;\">\n          <p><span style=\"font-weight: 400;\">Mit immer mehr Tools auf dem Markt, die \u00c4rzten bei Tests, Diagnosen oder der Entwicklung von Behandlungspl\u00e4nen helfen, zweifelt niemand mehr daran, dass k\u00fcnstliche Intelligenz eine echte Revolution im Gesundheitswesen darstellt. <\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p style=\"text-align: left;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Bis 2030 wird der Markt f\u00fcr medizinische k\u00fcnstliche Intelligenz voraussichtlich <strong>188 Milliarden Dollar<\/strong> wert sein.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Experten zufolge wird die Implementierung k\u00fcnstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen es \u00c4rzten erm\u00f6glichen, ihre Zeit mit Patienten um nahezu 20% zu erh\u00f6hen, da der Zeitaufwand f\u00fcr administrative Aufgaben reduziert wird. Ebenso wird erwartet, dass Krankenschwestern rund 8% mehr Zeit mit Patienten verbringen k\u00f6nnen, da ihre administrative und regulatorische Arbeitsbelastung ebenfalls verringert wird.\u00a0<\/span><\/p>        <\/div>\n      \n      \n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"lazyblock-inner-Z14ejdK wp-block-lazyblock-inner\">\n<div class=\"lazyblock-inner-block-section wp-block-lazyblock-inner\">\n    \n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"396\" src=\"https:\/\/nubisoft.io\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/Zeit-der-Arzte-1024x396.png\" alt=\"Das Bild zeigt zwei vertikale Balken, einen gr\u00fcnen und einen blauen, die den prozentualen Anstieg der von \u00c4rzten (20 %) und Krankenschwestern (8 %) mit Patienten verbrachten Zeit aufgrund der KI-Implementierung darstellen. Der gr\u00fcne Balken ist deutlich h\u00f6her als der blaue Balken, was auf eine gr\u00f6\u00dfere Auswirkung auf die Zeit der \u00c4rzte hinweist.\" class=\"wp-image-3157\" srcset=\"https:\/\/nubisoft.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/Zeit-der-Arzte-1024x396.png 1024w, https:\/\/nubisoft.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/Zeit-der-Arzte-300x116.png 300w, https:\/\/nubisoft.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/Zeit-der-Arzte-768x297.png 768w, https:\/\/nubisoft.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/Zeit-der-Arzte.png 1165w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n<\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"lazyblock-text-ZKEFV5 wp-block-lazyblock-text\">\n  <div style=\"--size-margin-text-block: 20px;\" class=\"lazyblocks-text-wrapper wp-block-lazyblock-text\">\n    <div class=\"lazyblocks-text-columns-wrapper\">\n              <div class=\"lazyblocks-text-column\n                          lazyblocks-text-big-font-quote\n        \" style=\"--size-padding-text-block: 0px;\">\n          <p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Hype ist real, ebenso wie die Missverst\u00e4ndnisse. Manche Leute denken, KI wird zum Superhelden des Gesundheitswesens und l\u00f6st jedes Problem. Andere bef\u00fcrchten, dass sie \u00c4rzte vollst\u00e4ndig ersetzen wird.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Nicht ganz! K\u00fcnstliche Intelligenz hat ihre Grenzen, und wir m\u00fcssen uns dessen bewusst sein. Deshalb sind wir hier, um das Rauschen zu durchdringen.\u00a0<\/span><\/p>\n<blockquote><span style=\"font-weight: 400;\">Indem wir verstehen, wie diese Tools arbeiten und was sie heute leisten, k\u00f6nnen wir kl\u00fcgere und effektivere L\u00f6sungen f\u00fcr morgen entwickeln.\u00a0 Dieser Artikel beleuchtet reale Beispiele, wie gro\u00dfe Sprachmodelle (LLMs) bereits medizinischen Fachkr\u00e4ften helfen.<\/span><\/blockquote>\n<p>&nbsp;<\/p>        <\/div>\n      \n      \n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"lazyblock-text-bUf1a wp-block-lazyblock-text\" id=\"gesundheitsverwaltung\">\n  <div style=\"--size-margin-text-block: 20px;\" class=\"lazyblocks-text-wrapper wp-block-lazyblock-text\" id=\"gesundheitsverwaltung\">\n    <div class=\"lazyblocks-text-columns-wrapper\">\n              <div class=\"lazyblocks-text-column\n                  lazyblocks-text-column-border\n                \" style=\"--size-padding-text-block: 70px;\">\n          <h3><b>Was ist das Large Language Model?<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Zun\u00e4chst einmal erkl\u00e4ren wir, was ein LLM ist. Ein Large Language Model ist eine Art von KI-Algorithmus, der tiefe Lerntechniken und gro\u00dfe Datens\u00e4tze verwendet, um menschliche Ausgaben zu verstehen und zu produzieren. Sie k\u00f6nnen das n\u00e4chste Wort in einer Sequenz basierend auf den vorherigen W\u00f6rtern vorhersagen. LLMs k\u00f6nnen Fragen beantworten, Aufs\u00e4tze schreiben, Texte zusammenfassen, Sprachen \u00fcbersetzen und sogar Code schreiben.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ihre F\u00e4higkeiten machen sie in verschiedenen Bereichen des Gesundheitswesens anwendbar, von denen wir vier hervorgehoben und repr\u00e4sentative Fallstudien f\u00fcr jeden ausgew\u00e4hlt haben. Diese Bereiche sind:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">\n<p><strong><a href=\"#gesundheitsverwaltung\">Gesundheitsverwaltung<\/a><\/strong><\/p>\n<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">\n<p><strong><a href=\"#bildung\">Bildung<\/a><\/strong><\/p>\n<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">\n<p><strong><a href=\"#diagnostik\">Diagnostik<\/a><\/strong><\/p>\n<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">\n<p><strong><a href=\"#forschung\">Forschung<\/a><\/strong><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>        <\/div>\n      \n      \n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"lazyblock-text-Z1gPrGn wp-block-lazyblock-text\" id=\"administration\">\n  <div style=\"--size-margin-text-block: 20px;\" class=\"lazyblocks-text-wrapper wp-block-lazyblock-text\" id=\"administration\">\n    <div class=\"lazyblocks-text-columns-wrapper\">\n              <div class=\"lazyblocks-text-column\n                  lazyblocks-text-column-border\n                          lazyblocks-text-big-font-quote\n        \" style=\"--size-padding-text-block: 70px;\">\n          <h2><b>LLMs in der Gesundheitsverwaltung<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der erste Bereich im Gesundheitswesen, in dem KI einen bedeutenden Unterschied machen wird, ist die Verwalatung.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Im Jahr 2018 f\u00fchrte die American Medical Association eine Studie durch, die detailliert untersuchte, wie viel Zeit \u00c4rzte mit administrativen Aufgaben und Papierkram verbringen. Die Autoren des Berichts sammelten Daten von mehr als 20.000 \u00c4rzten aus fast 30 Fachgebieten, und die Ergebnisse waren nichts weniger als \u201everbl\u00fcffend\u201c und zeigten, dass:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Fast ein Drittel der \u00c4rzte verbringt \u00fcber 20 Stunden pro Woche mit administrativen Aufgaben. <\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Trotz dieser zus\u00e4tzlichen Arbeitsbelastung bleibt die Zeit f\u00fcr die Patienten unver\u00e4ndert. Die l\u00e4ngeren Arbeitsstunden kommen nicht den Patienten zugute, sondern gehen f\u00fcr Papierkram drauf.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/www.sabp.nhs.uk\/our-services\/mental-health\/mind-matters-surrey\/mind-matters\">Mind Matters<\/a> (Surrey and Borders Partnership NHS Foundation Trust) stand vor einem \u00e4hnlichen Problem. Ein Anstieg der \u00dcberweisungen und Rekrutierungsschwierigkeiten f\u00fchrte zu einer erheblichen administrativen Belastung bei Mind Matters. Dies f\u00fchrte zu Ineffizienzen im \u00dcberweisungsprozess und beeintr\u00e4chtigte das Wohlbefinden der Mitarbeiter negativ.<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p style=\"text-align: left;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Als Reaktion auf diese Herausforderungen entschied sich das Mind Matters-Team, einen KI-Chatbot einzuf\u00fchren.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Ziel war den \u00dcberweisungsprozess zu vereinfachen, administrative Verwirrung zu reduzieren, die Effizienz des Teams zu steigern und das Wohlbefinden der Mitarbeiter zu verbessern.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Chatbot \u201cLimbic\u201d war auf der Website verf\u00fcgbar. Er war der erste Kontakt der Patientin oder des Patienten mit der Einrichtung. Er f\u00fchrte nat\u00fcrliche Gespr\u00e4che und f\u00fchrte sie durch den \u00dcberweisungsprozess. Dies ersetzte lange und umst\u00e4ndliche Anmeldeformulare und machte den gesamten Prozess flexibler (zum Beispiel stellte der Bot Nichtrauchern keine Fragen zum Rauchen).<\/span> <span style=\"font-weight: 400;\">Basierend auf den Antworten gab es auch M\u00f6glichkeit der Weiterleitung zu geeigneteren Diensten. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das System wendete entsprechende Benachrichtigung an, wenn der Zustand der Patientin oder des Patienten Priorit\u00e4t erforderte.<\/span><\/p>        <\/div>\n      \n      \n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"lazyblock-text-Z1X7S9j wp-block-lazyblock-text\">\n  <div style=\"--size-margin-text-block: 70px;\" class=\"lazyblocks-text-wrapper wp-block-lazyblock-text\">\n    <div class=\"lazyblocks-text-columns-wrapper\">\n              <div class=\"lazyblocks-text-column\n                          lazyblocks-text-big-font-quote\n        \" style=\"--size-padding-text-block: 20px;\">\n          <h4><strong>Ergebnisse?<\/strong><\/h4>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Begeisterung der Patientinnen und Patienten: nahezu alle berichteten, dass Limbic hilfreich war (98,72%)<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">30% Anstieg bei der \u00dcberweisungsbearbeitung<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Gesparte Zeit pro \u00dcberweisung f\u00fcr medizinische Mitarbeiter: Durchschnittlich15 Minuten, was sich in 2.000 Stunden (zum Zeitpunkt der Erstellung der Fallstudie) \u00fcbersetzte.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Nahezu 20% der \u00dcberweisungen wurden als nicht geeignet identifiziert und an einen geeigneteren Dienst weitergeleitet, was zus\u00e4tzliche Kapazit\u00e4ten f\u00fcr den Dienst schuf.<\/li>\n<\/ul>\n<blockquote>\n<p style=\"text-align: left;\">Limbic war mit NHS Spine verbunden (der nationalen IT-Infrastruktur, die Gesundheits- und Sozialdienste in England unterst\u00fctzt), sodass die Eignung der \u00dcberweisungen unabh\u00e4ngig \u00fcberpr\u00fcfen sein konnte.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>Im Laufe der Zeit haben sich die Einsatzm\u00f6glichkeiten von Limbic erweitert, einschlie\u00dflich der Nutzung im Bereich der psychischen Gesundheitstriage. Limbic wurde zum beliebtesten Chatbot f\u00fcr psychische Gesundheitstriage innerhalb des NHS und wird nun in 17 Regionen im Vereinigten K\u00f6nigreich eingesetzt.<\/p>\n<p>Derzeit f\u00fcr \u00fcber 9 Millionen Menschen zug\u00e4nglich, hat Limbic die Bereitstellung von mehr als 20.000 klinischen Stunden f\u00fcr psychologische Therapiedienste erm\u00f6glicht.<\/p>        <\/div>\n      \n      \n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"lazyblock-text-xONX4 wp-block-lazyblock-text\" id=\"bildung\">\n  <div style=\"--size-margin-text-block: 70px;\" class=\"lazyblocks-text-wrapper wp-block-lazyblock-text\" id=\"bildung\">\n    <div class=\"lazyblocks-text-columns-wrapper\">\n              <div class=\"lazyblocks-text-column\n                  lazyblocks-text-column-border\n                          lazyblocks-text-big-font-quote\n        \" style=\"--size-padding-text-block: 70px;\">\n          <h2>Bildung<\/h2>\n<p>Das Feld der Medizin ist untrennbar mit der Ausbildung verbunden. Hier treten LLMs als transformative Tools hervor, weil sie das Potenzial haben, das Lernerlebnis erheblich zu verbessern.<\/p>\n<blockquote>\n<p style=\"text-align: left;\">Um Missverst\u00e4ndnisse zu vermeiden \u2013 LLMs sind nicht dazu gedacht, Abk\u00fcrzungen in der medizinischen Ausbildung zu schaffen<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>Stattdessen er\u00f6ffnen sie M\u00f6glichkeiten f\u00fcr effektivere Lernmethoden, die \u00fcber das traditionelle Auswendiglernen hinausgehen. Stellen Sie sich einen Wandel vom rein lehrbuchbasierten Lernen hin zu einem dynamischen, interaktiven Ansatz vor, der ein tieferes Verst\u00e4ndnis f\u00f6rdert.<\/p>        <\/div>\n      \n      \n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"lazyblock-text-2vyL1c wp-block-lazyblock-text\">\n  <div style=\"--size-margin-text-block: 70px;\" class=\"lazyblocks-text-wrapper wp-block-lazyblock-text\">\n    <div class=\"lazyblocks-text-columns-wrapper\">\n              <div class=\"lazyblocks-text-column\n                          lazyblocks-text-big-font-quote\n        \" style=\"--size-padding-text-block: 20px;\">\n          <h4>Relevanz f\u00fcr den medizinischen Sektor<\/h4>\n<p>Dieser Fokus auf verbessertes Lernen ist besonders relevant angesichts des dringenden Problems des Arbeitskr\u00e4ftemangels im Gesundheitswesen. Ein beitragender Faktor ist die anspruchsvolle Natur der aktuellen medizinischen Ausbildung. LLMs, mit ihrer F\u00e4higkeit, kreativ mit gro\u00dfen Informationsmengen umzugehen, haben das Potenzial, medizinisches Wissen zu demokratisieren und es zug\u00e4nglicher und effizienter zu machen \u2013 und das nicht nur f\u00fcr Studierende.<\/p>\n<blockquote>\n<p style=\"text-align: left;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Die medizinische Ausbildung ist ein nie endender Prozess \u2013 schlie\u00dflich m\u00fcssen praktizierende \u00c4rzte \u00fcber die neuesten Forschungen auf dem Laufenden bleiben, um die Patientenversorgung zu verbessern.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>        <\/div>\n      \n      \n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"lazyblock-text-NcPwO wp-block-lazyblock-text\">\n  <div style=\"--size-margin-text-block: 70px;\" class=\"lazyblocks-text-wrapper wp-block-lazyblock-text\">\n    <div class=\"lazyblocks-text-columns-wrapper\">\n              <div class=\"lazyblocks-text-column\n                \" style=\"--size-padding-text-block: 20px;\">\n          <h4>Google MedPaLM und USMLE<\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bedenken Sie die Fortschritte von Google.<\/span><\/p>\n<p>Im Dezember 2022 erreichte ihr Med-PaLM-Modell, das auf einem umfassenden Datensatz medizinischer Informationen trainiert wurde, Erfolge bei einer Pr\u00fcfung, die das USMLE (eine wichtige Lizenzpr\u00fcfung f\u00fcr \u00c4rzte in den Vereinigten Staaten) simulierte. Das Modell erzielte <strong>beeindruckende 67,5%<\/strong>, was die Bestehensgrenze \u00fcberschritt.<\/p>\n<p>Bemerkenswerterweise erzielte die n\u00e4chste Generation, Med-PaLM 2, nur wenige Monate sp\u00e4ter im Juli 2023 eine noch h\u00f6here Punktzahl von 86,5% bei derselben Pr\u00fcfung!<\/p>        <\/div>\n      \n      \n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"lazyblock-inner-i5HE4 wp-block-lazyblock-inner\">\n<div class=\"lazyblock-inner-block-section wp-block-lazyblock-inner\">\n    \n<div class=\"wp-block-image is-style-default\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/nubisoft.io\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/gifgit.gif\" alt=\"Quelle\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Quelle: <a href=\"https:\/\/sites.research.google\/med-palm\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">https:\/\/sites.research.google\/med-palm\/<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n<\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"lazyblock-text-ZiJXau wp-block-lazyblock-text\">\n  <div style=\"--size-margin-text-block: 30px;\" class=\"lazyblocks-text-wrapper wp-block-lazyblock-text\">\n    <div class=\"lazyblocks-text-columns-wrapper\">\n              <div class=\"lazyblocks-text-column\n                \" style=\"--size-padding-text-block: 20px;\">\n          <h4>Wie k\u00f6nnen LLMs die medizinische Ausbildung unterst\u00fctzen?<\/h4>\n<p>Es wurde dann erkannt, dass richtig vorbereitete Chatbots eine wichtige Rolle im medizinischen Bildungsprozess spielen k\u00f6nnten. Ihre F\u00e4higkeit, gro\u00dfe Informationsmengen zu verarbeiten, nicht nur Text, sondern auch Bilder, Diagramme und Infografiken, macht sie zu einem leistungsstarken Tool, um Studenten bei ihrem Studium zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n<p>Spezifische M\u00f6glichkeiten zur Unterst\u00fctzung der medizinischen Ausbildung sind zahlreich. Einer der vielversprechendsten Wege ist die Nutzung von Chatbots als personalisierte Lernassistenten, die bestimmte komplexe Themen auf einfachere, verst\u00e4ndlichere Weise erkl\u00e4ren. Hier ist ein Beispiel f\u00fcr ein solches Gespr\u00e4ch:<\/p>\n<p><b>Mensch: <\/b><em>Erkl\u00e4re einem f\u00fcnfj\u00e4hrigen Kind, wie das menschliche Kreislaufsystem funktioniert?<\/em><b><br \/><\/b><i><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><\/span><\/i><b>GPT-4<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: <\/span><i><\/i><em>Sicher, stellen wir uns den menschlichen K\u00f6rper als eine gro\u00dfe Stadt vor. Das Kreislaufsystem ist wie der Lieferservice der Stadt.<\/em><\/p>\n<p><em>Herz: Das ist wie das Lieferzentrum. Es ist ein starker Muskel, der das Blut pumpt. Es arbeitet die ganze Zeit ohne Pausen.<\/em><\/p>\n<p><em>Blut: Das ist wie die Lieferwagen. Sie transportieren Sauerstoff und N\u00e4hrstoffe (das Essen und die Luft, die die Zellen brauchen) zu allen Teilen des K\u00f6rpers. Sie nehmen auch Abf\u00e4lle, wie Kohlendioxid, mit, um sie zu entfernen.<\/em><\/p>\n<p><em>Blutgef\u00e4\u00dfe: Das sind die Stra\u00dfen f\u00fcr die Lieferwagen. Es gibt gro\u00dfe Autobahnen (Arterien), kleinere Stra\u00dfen (Kapillaren) und R\u00fcckwege (Venen). Die Arterien transportieren Blut vom Herzen zum K\u00f6rper, die Kapillaren verbinden Arterien mit Venen in Geweben und Organen, und die Venen transportieren das Blut zur\u00fcck zum Herzen. Das Herz sendet die Blutwagen auf den Gef\u00e4\u00dfstra\u00dfen aus, um Sauerstoff und N\u00e4hrstoffe zu liefern und Abfallstoffe aufzunehmen. Dann kehren sie zum Herzen zur\u00fcck, um sich auf die n\u00e4chste Fahrt vorzubereiten. Dies geschieht immer wieder, Tag und Nacht, um unsere K\u00f6rperstadt reibungslos am Laufen zu halten!<\/em><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein solcher Assistent kann auch kreativ helfen, so dass bestimmtest Material leichter zu merken ist. Hier ist ein Beispiel f\u00fcr die Nutzung von GPT zur Erstellung einer <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Eselsbr\u00fccke:<\/span><\/p>\n<p><strong>Prompt: \u201eErstellen Sie eine Eselsbr\u00fccke f\u00fcr die Behandlung von Pr\u00e4eklampsie.\u201c<\/strong><\/p>        <\/div>\n      \n      \n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"lazyblock-inner-Z10tlY1 wp-block-lazyblock-inner\">\n<div class=\"lazyblock-inner-block-section wp-block-lazyblock-inner\">\n    \n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"999\" src=\"https:\/\/nubisoft.io\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Mnemonic-pre-eclampsia-1024x999.jpg\" alt=\"Die Abbildung zeigt einen Screenshot eines Chats aus dem Copilot-Tool. Aufforderung: Erstellen Sie eine Eselsbr\u00fccke f\u00fcr die Behandlung von Pr\u00e4eklampsie. Die ChatGPT-Antwort ist eine Eselsbr\u00fccke, die es leicht macht, sich die Informationen zu merken - &quot;TEAM PRE ECLAMPSIA&quot; wird als Abk\u00fcrzung verwendet und erweitert: T- Tokolyse (zur Verlangsamung der Wehen), E- Exlampsieprophylaxe, A- antihypertensive Behandlung, und so weiter.\" class=\"wp-image-2258\" srcset=\"https:\/\/nubisoft.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Mnemonic-pre-eclampsia-1024x999.jpg 1024w, https:\/\/nubisoft.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Mnemonic-pre-eclampsia-300x293.jpg 300w, https:\/\/nubisoft.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Mnemonic-pre-eclampsia-768x749.jpg 768w, https:\/\/nubisoft.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Mnemonic-pre-eclampsia-1536x1498.jpg 1536w, https:\/\/nubisoft.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Mnemonic-pre-eclampsia-1200x1170.jpg 1200w, https:\/\/nubisoft.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Mnemonic-pre-eclampsia.jpg 1540w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Quelle: <a href=\"https:\/\/www.statnews.com\/2023\/02\/01\/promises-pitfalls-chatgpt-assisted-medicine\/\">Statnews<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n<\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"lazyblock-text-4LLh1 wp-block-lazyblock-text\">\n  <div style=\"--size-margin-text-block: 70px;\" class=\"lazyblocks-text-wrapper wp-block-lazyblock-text\">\n    <div class=\"lazyblocks-text-columns-wrapper\">\n              <div class=\"lazyblocks-text-column\n                \" style=\"--size-padding-text-block: 20px;\">\n          <h4>Welche Einschr\u00e4nkungen gibt es bei LLMs in der medizinischen Ausbildung?<\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">W\u00e4hrend gro\u00dfe Sprachmodelle (LLMs) enormes Potenzial f\u00fcr die Toolgestaltung bieten, ist es wichtig, ihre Grenzen zu erkennen. In den obigen Beispielen wurden frei verf\u00fcgbare Tools wie GPT-3.5 verwendet. Dies hat zwei Hauptnachteile:<br \/><\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">veraltete Informationen.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Tendenz zur Generierung ungenauer oder irref\u00fchrender Inhalte (Halluzinationen)<\/span>.<\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">W\u00e4hrend kostenpflichtige L\u00f6sungen diese Probleme mindern k\u00f6nnen, k\u00f6nnen sie sie nicht vollst\u00e4ndig beseitigen. Daher ist ein klares Verst\u00e4ndnis dieser Grenzen entscheidend bei der Gestaltung von Tools oder der Erstellung von Prompts.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Unten ist ein Beispiel f\u00fcr die potenziellen Fallstricke von LLMs in der Ausbildung. W\u00e4hrend die Fehler in der Antwort des LLMs offensichtlich erscheinen m\u00f6gen, ist dies nicht immer der Fall. Studenten, denen die F\u00e4higkeiten fehlen, die von diesen Tools pr\u00e4sentierten Informationen effektiv zu \u00fcberpr\u00fcfen, sind anf\u00e4lliger daf\u00fcr, in die Irre gef\u00fchrt zu werden.<\/span><\/p>        <\/div>\n      \n      \n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"lazyblock-inner-7RbnJ wp-block-lazyblock-inner\">\n<div class=\"lazyblock-inner-block-section wp-block-lazyblock-inner\">\n    \n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/nubisoft.io\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/frog_copilot.png\" alt=\"The image shows a frog with its internal organs highlighted, generated by artificial intelligence. It appears to be correct, but on closer inspection it is clear that almost all the organ names are made up, as is the internal structure of the frog.\" class=\"wp-image-2268\" style=\"width:589px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/nubisoft.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/frog_copilot.png 1024w, https:\/\/nubisoft.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/frog_copilot-300x300.png 300w, https:\/\/nubisoft.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/frog_copilot-150x150.png 150w, https:\/\/nubisoft.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/frog_copilot-768x768.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Bild, generiert von Copilot.<br>Prompt: \u201eErstellen Sie eine Infografik, die zeigt, wie das Verdauungssystem des Frosches funktioniert.\u201c<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n<\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"lazyblock-text-1VnrqP wp-block-lazyblock-text\" id=\"forschung\">\n  <div style=\"--size-margin-text-block: 70px;\" class=\"lazyblocks-text-wrapper wp-block-lazyblock-text\" id=\"forschung\">\n    <div class=\"lazyblocks-text-columns-wrapper\">\n              <div class=\"lazyblocks-text-column\n                  lazyblocks-text-column-border\n                          lazyblocks-text-big-font-quote\n        \" style=\"--size-padding-text-block: 70px;\">\n          <h2><span style=\"font-weight: 400;\">Wie verbessern LLMs die medizinischen Forschungsprozesse?<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein weiterer Bereich der modernen Medizin, in dem LLMs bereits verwendet werden, ist die Forschung. Und ebenso wie im Fall der Ausbildung gibt es zahlreiche parallele Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr AI Tools im Forschungsprozess.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Datenanalyse:<\/strong> LLMs k\u00f6nnen bei der Analyse komplexer medizinischer Daten helfen, Muster identifizieren und Erkenntnisse generieren, die die Forschung leiten k\u00f6nnen.<\/span><\/li>\n<li data-sourcepos=\"3:1-3:308\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Literaturzusammenfassung:<\/strong> LLMs k\u00f6nnen sich durch massive Mengen an medizinischen Forschungspapieren und klinischen Daten w\u00fchlen, um Trends zu identifizieren, Informationen zu synthetisieren und pr\u00e4gnante Zusammenfassungen komplexer Themen zu erstellen.<\/span><\/li>\n<li data-sourcepos=\"4:1-4:274\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Hypothesengenerierung:<\/strong> LLMs k\u00f6nnen bestehende Forschung und Patientendaten analysieren, um potenzielle Verbindungen zu identifizieren und neue Hypothesen f\u00fcr weitere Untersuchungen vorzuschlagen.<\/span><\/li>\n<li data-sourcepos=\"5:1-5:218\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Arzneimittelentdeckung und -entwicklung<\/strong>: LLMs k\u00f6nnen verwendet werden, um gro\u00dfe Datens\u00e4tze von Molek\u00fclstrukturen und biologischen Wegen zu analysieren, um potenzielle Arzneimittelziele zu identifizieren und die Entwicklung neuer Behandlungen zu beschleunigen.<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Papier schreiben:<\/strong> LLMs k\u00f6nnen beim Verfassen von Forschungspapieren helfen, um sicherzustellen, dass sie gut strukturiert sind und den relevanten Stilrichtlinien entsprechen.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h4><strong>LLMs im Arzneimittelentdeckungsprozess<\/strong><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Entdeckung neuer Medikamente ist ein komplexer, zeitaufw\u00e4ndiger und kostspieliger Prozess. Es dauert oft Jahre sorgf\u00e4ltiger Forschung, rigoroser Tests und erheblicher finanzieller Investitionen.<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p style=\"text-align: left;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Der traditionelle Prozess der Arzneimittelentdeckung kann bis zu 15 Jahre dauern und mehr als 2,6 Milliarden Dollar kosten, laut einer Studie des Tufts Center for the Study of Drug Development.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In diesem Zusammenhang haben sich LLMs als transformative Tools im Bereich der medizinischen Forschung, insbesondere in der Arzneimittelentdeckung, etabliert. Ihre F\u00e4higkeiten erm\u00f6glichen es ihnen, riesige Mengen biomedizinischer Literatur, Patente und klinischer Studiendaten in einem Bruchteil der Zeit zu analysieren, die ein menschlicher Forscher ben\u00f6tigen w\u00fcrde. Dies kann die Anfangsphasen der Arzneimittelentdeckung erheblich beschleunigen, die die Identifizierung potenzieller Arzneimittelziele und Kandidatenmolek\u00fcle umfassen.<\/span><\/p>        <\/div>\n      \n      \n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"lazyblock-text-Z18mQKu wp-block-lazyblock-text\">\n  <div style=\"--size-margin-text-block: 70px;\" class=\"lazyblocks-text-wrapper wp-block-lazyblock-text\">\n    <div class=\"lazyblocks-text-columns-wrapper\">\n              <div class=\"lazyblocks-text-column\n                          lazyblocks-text-big-font-quote\n        \" style=\"--size-padding-text-block: 20px;\">\n          <h4><strong>BenevolentAI Fallstudie<\/strong><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein positives Beispiel f\u00fcr die Nutzung solcher Technologien ist BenevolentAI, ein Unternehmen mit Sitz im Vereinigten K\u00f6nigreich. Sie nutzten ein von ihnen entwickeltes LLM, um eine potenzielle Behandlung f\u00fcr COVID-19 zu identifizieren. Die KI-basierte Hypothese des Unternehmens war, dass \u201eBaricitinib\u201c, ein Medikament, das zur Behandlung von rheumatoider Arthritis und anderen Krankheiten zugelassen ist, bei der Behandlung von COVID-19 wirksam sein k\u00f6nnte.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Hypothese wurde durch eine gro\u00df randomisierte klinische Studie validiert, die vom National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID) gesponsert wurde. Die Studie umfasste mehr als 1.000 Patientinnen und Patienten und begann am 8. Mai, um die Wirksamkeit und Sicherheit von \u201eBaricitinib\u201c plus Remdesivir im Vergleich zu Remdesivir bei Hospitalisierten mit COVID-19 zu bewerten.<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p style=\"text-align: left;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Die Ergebnisse zeigten, dass \u201eBaricitinib\u201c in Kombination mit Remdesivir eine statistisch signifikante Reduktion der Erholungszeit der Patientinnen und Patienten im Vergleich zu Remdesivir allein.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dar\u00fcber hinaus zeigten Daten aus der COV-BARRIER-Studie von Eli Lilly, dass \u201eBaricitinib\u201c die Sterblichkeit bei COVID-19- Hospitalisierten um 38% reduzierte. Dies ist der gr\u00f6\u00dfte bisher berichtete klinische Effekt zur Reduzierung der Sterblichkeit in dieser Patientengruppe.<\/span><\/p>        <\/div>\n      \n      \n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"lazyblock-inner-ZVibML wp-block-lazyblock-inner\">\n<div class=\"lazyblock-inner-block-section wp-block-lazyblock-inner\">\n    \n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"300\" src=\"https:\/\/nubisoft.io\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/Baricitinib-1024x300.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-3158\" srcset=\"https:\/\/nubisoft.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/Baricitinib-1024x300.png 1024w, https:\/\/nubisoft.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/Baricitinib-300x88.png 300w, https:\/\/nubisoft.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/Baricitinib-768x225.png 768w, https:\/\/nubisoft.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/Baricitinib.png 1168w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n<\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"lazyblock-text-Z1d6xcO wp-block-lazyblock-text\">\n  <div style=\"--size-margin-text-block: 0px;\" class=\"lazyblocks-text-wrapper wp-block-lazyblock-text\">\n    <div class=\"lazyblocks-text-columns-wrapper\">\n              <div class=\"lazyblocks-text-column\n                \" style=\"--size-padding-text-block: 0px;\">\n          <p><span style=\"font-weight: 400;\">Zusammengefasst hat die Implementierung dieser L\u00f6sung vielversprechende Ergebnisse erbracht. Der Einsatz von KI durch BenevolentAI in der Forschung zur Behandlung von COVID-19 f\u00fchrte zur Identifizierung einer potenziellen Behandlung, die durch klinische Studien validiert wurde und vielversprechende Ergebnisse bei der Reduzierung der Erholungszeit und der Sterblichkeit bei COVID-19- Hospitalisierten zeigte<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">. LLMs k\u00f6nnen neue biologische Ziele vorschlagen. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wenn diese validiert, als sicher eingestuft und als vielversprechend angesehen werden, k\u00f6nnten sie zu einem Programm f\u00fcr die Arzneimittelentwicklung f\u00fchren.<\/span><\/p>        <\/div>\n      \n      \n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"lazyblock-text-qvtAB wp-block-lazyblock-text\" id=\"diagnostik\">\n  <div style=\"--size-margin-text-block: 70px;\" class=\"lazyblocks-text-wrapper wp-block-lazyblock-text\" id=\"diagnostik\">\n    <div class=\"lazyblocks-text-columns-wrapper\">\n              <div class=\"lazyblocks-text-column\n                  lazyblocks-text-column-border\n                          lazyblocks-text-big-font-quote\n        \" style=\"--size-padding-text-block: 70px;\">\n          <h2><span style=\"font-weight: 400;\">Wie helfen LLMs bei der Diagnose?<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Viele Menschen k\u00f6nnten denken, dass der Einsatz von KI in der Medizin haupts\u00e4chlich darin besteht, Krankheiten zu diagnostizieren. Man kann sich leicht ein Szenario vorstellen, in dem ein Chatbot einer Patientin oder einem Patienten ein paar Fragen stellt, ihre Antworten zusammen mit anderen Informationen wie Behandlungshistorie analysiert und dann \u2013 poof! \u2013 die KI liefert eine Diagnose und einen Behandlungsplan.<\/span><\/p>\n<p><strong>Aber die Realit\u00e4t ist viel nuancierter. Die Diagnose ist ein komplexes Puzzle, das das Wissen des Arztes, eine tiefgehende Datenanalyse und sogar starke zwischenmenschliche F\u00e4higkeiten erfordert, um die Erfahrung der Patientin oder des Patienten zu verstehen.<\/strong><\/p>\n<blockquote>\n<p style=\"text-align: left;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Es ist \u00e4u\u00dferst schwierig, wenn nicht unm\u00f6glich, diesen Prozess vollst\u00e4ndig mit einem Tool nachzubilden.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es ist zwar einfacher, jedoch immer noch eine Herausforderung, ein KI-Tool zu entwickeln, das die Arbeit von Menschen unterst\u00fctzt und ihnen dadurch Zeit und Energie spart. Basierend auf realen Beispielen k\u00f6nnen LLMs:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li>die Effizienz des klinischen Arbeitsablaufs verbessern,<\/li>\n<li>Diagnosefehler reduzieren,<\/li>\n<li>medizinische Fachkr\u00e4fte dabei unterst\u00fctzen, rechtzeitige und genaue Diagnosen zu stellen.<\/li>\n<\/ul>\n<h4><strong>K\u00f6nnen LLMs bei der Differenzialdiagnose helfen?<\/strong><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Studie wurde erneut von Google durchgef\u00fchrt. Sie nutzten ein Modell mit einer transformierenden Architektur \u2013 PaLM 2, das mit Daten aus dem medizinischen Bereich feinabgestimmt wurde.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Ziel war es, ein LLM f\u00fcr diagnostisches Denken zu optimieren und seine F\u00e4higkeit zu bewerten, eine Differenzialdiagnose eigenst\u00e4ndig oder als Unterst\u00fctzung f\u00fcr \u00c4rzte zu erstellen. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Studie umfasste 20 \u00c4rzte, die 302 herausfordernde, reale medizinische F\u00e4lle aus den Fallberichten des New England Journal of Medicine (NEJM) bewerteten. Jeder Fallbericht wurde von zwei \u00c4rzten gelesen, die zuf\u00e4llig einer von zwei Unterst\u00fctzungsbedingungen zugeordnet wurden:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">von Suchmaschinen und Standardmedizinischen Ressourcen, oder<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">LLM-Unterst\u00fctzung zus\u00e4tzlich zu diesen Tools.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Alle \u00c4rzte f\u00fchrten zun\u00e4chst eine ungest\u00fctzte Differenzialdiagnose durch, bevor sie die Hilfsmittel nutzten.<\/span><\/p>\n<h4><strong>Die Ergebnisse waren vielversprechend.<\/strong><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das LLM-Tool war sehr gut darin, m\u00f6gliche Diagnosen (Differenzialdiagnosen) vorzuschlagen. Tats\u00e4chlich schnitt es alleine besser ab als \u00c4rzte!<\/span><\/p>\n<ul>\n<li>Fast 60% Genauigkeit bei den Top-10-Diagnosen (vs. nur 33% f\u00fcr \u00c4rzte)<\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c4rzte, die das LLM zur Unterst\u00fctzung nutzten, stellten auch bessere Diagnosen als \u00c4rzte, die es nicht nutzten.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<blockquote>\n<p style=\"text-align: left;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Zusammenfassend deutet diese Studie darauf hin, dass LLMs vielversprechend sind, um das diagnostische Denken und die Genauigkeit von \u00c4rztinnen und \u00c4rzten, insbesondere bei komplexen F\u00e4llen, zu verbessern.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Eine weitere Evaluierung in der realen Welt w\u00e4re aber notwendig.<\/span><\/p>        <\/div>\n      \n      \n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"lazyblock-text-1cfewu wp-block-lazyblock-text\">\n  <div style=\"--size-margin-text-block: 70px;\" class=\"lazyblocks-text-wrapper wp-block-lazyblock-text\">\n    <div class=\"lazyblocks-text-columns-wrapper\">\n              <div class=\"lazyblocks-text-column\n                          lazyblocks-text-big-font-quote\n        \" style=\"--size-padding-text-block: 20px;\">\n          <h2><span style=\"font-weight: 400;\">Zusammenfassung<br \/><\/span><\/h2>\n<p>Die KI-gest\u00fctzte Technologierevolution beginnt gerade und breitet sich \u00fcber verschiedene Branchen aus. Das Gesundheitswesen stellt jedoch eine besondere Herausforderung dar. Die hohen Risiken f\u00fchren zu einem Netz aus Vorschriften und einer nat\u00fcrlichen Vorsicht bei der Einf\u00fchrung neuer Ideen.<\/p>\n<blockquote>\n<p>Dies bedeutet, dass einige vielversprechende L\u00f6sungen in der Testphase stecken bleiben und ihre Auswirkungen in der realen Welt verz\u00f6gern.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>Trotz dieses Hindernisses bieten diese Fortschritte einen Einblick in die Zukunft des Gesundheitswesens und zeigen, wohin sich der Markt entwickelt. Unternehmen, die diese L\u00f6sungen durchdacht und z\u00fcgig implementieren, werden sich als die gro\u00dfen Gewinner etablieren.<\/p>        <\/div>\n      \n      \n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"lazyblock-text-ZMcf0d wp-block-lazyblock-text\">\n  <div style=\"--size-margin-text-block: 70px;\" class=\"lazyblocks-text-wrapper wp-block-lazyblock-text\">\n    <div class=\"lazyblocks-text-columns-wrapper\">\n              <div class=\"lazyblocks-text-column\n                  lazyblocks-text-column-border\n                \" style=\"--size-padding-text-block: 70px;\">\n          <h3><span style=\"font-weight: 400;\">Wer sind wir?<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bei NubiSoft sind wir auf die Zusammenarbeit mit dem Gesundheitssektor spezialisiert und bieten ma\u00dfgeschneiderte L\u00f6sungen unter Einsatz von KI an. <\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p>Wir glauben, dass gut, auf die Leistungserbringer, Krankenkassen, Arztpraxen usw.,\u00a0 zugeschnittene L\u00f6sungen einen echten Unterschied in der Arbeit von medizinischen Fachkr\u00e4ften machen k\u00f6nnen.\u00a0<\/p>\n<\/blockquote>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wir sind bereit, Ihrem Unternehmen zu helfen, sicher und nachhaltig an der KI-Revolution teilzunehmen. Kontaktieren Sie uns, wenn Sie ebenfalls bereit daf\u00fcr sind.<\/span><\/p>        <\/div>\n      \n      \n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"lazyblock-contact-form-Z1yN6T3 wp-block-lazyblock-contact-form\">\n\n    <div class=\"lazyblock-contact-form-contact-section wp-block-lazyblock-contact-form\">\n        <div class=\"lazyblock-contact-form-contact-section-inner\">\n\n                            <dialog id=\"ns-pop-up-dialog\" class=\"lazyblock-contact-form-dialog\">\n                                <div class=\"lazyblock-contact-form-contact-wrapper\">\n\n                    <div class=\"lazyblock-contact-form-contact-title-wrapper\">\n                        <h2 class=\"lazyblock-contact-form-contact-title\">\n                            Kontakt                        <\/h2>\n                        <p class=\"lazyblock-contact-form-contact-description\">\n                            Hinterlassen Sie einfach Ihre E-Mail, und wir melden uns gerne bei Ihnen, um ein unverbindliches Online-Meeting zu vereinbaren und gemeinsam zu besprechen, wie wir uns gegenseitig unterst\u00fctzen k\u00f6nnen.                        <\/p>\n\n                    <\/div>\n                    <script type=\"text\/javascript\" src=\" https:\/\/mrs.nubisoft.de\/form\/generate.js?id=6\"><\/script>\n                                            <button class=\"lazyblock-contact-form-close-button\">\n                        <\/button>\n                                    <\/div>\n                \n                <\/dialog>\n                <button class=\"lazyblock-contact-form-button\" id=\"ns-pickup-button\">\n                    Kontaktieren uns                <\/button>\n\n            \n        <\/div>\n    <\/div>\n\n<\/div>\n\n<div class=\"lazyblock-text-6bMUU wp-block-lazyblock-text\">\n  <div style=\"--size-margin-text-block: 70px;\" class=\"lazyblocks-text-wrapper wp-block-lazyblock-text\">\n    <div class=\"lazyblocks-text-columns-wrapper\">\n              <div class=\"lazyblocks-text-column\n                  lazyblocks-text-column-border\n                \" style=\"--size-padding-text-block: 70px;\">\n          <h3><span style=\"font-weight: 400;\">Quellen:<\/span><\/h3>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.statista.com\/statistics\/1334826\/ai-in-healthcare-market-size-worldwide\/\">https:\/\/www.statista.com\/statistics\/1334826\/ai-in-healthcare-market-size-worldwide\/<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/radixweb.com\/blog\/ai-in-healthcare-statistics\">https:\/\/radixweb.com\/blog\/ai-in-healthcare-statistics<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.ama-assn.org\/practice-management\/sustainability\/do-you-spend-more-time-administrative-tasks-your-peers\">https:\/\/www.ama-assn.org\/practice-management\/sustainability\/do-you-spend-more-time-administrative-tasks-your-peers<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.statnews.com\/2023\/02\/01\/promises-pitfalls-chatgpt-assisted-medicine\/\">https:\/\/www.statnews.com\/2023\/02\/01\/promises-pitfalls-chatgpt-assisted-medicine\/<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/limbic.ai\/nhs-talking-therapies\">https:\/\/limbic.ai\/nhs-talking-therapies<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/transform.england.nhs.uk\/key-tools-and-info\/digital-playbooks\/workforce-digital-playbook\/using-an-ai-chatbot-to-streamline-mental-health-referrals\/\">https:\/\/transform.england.nhs.uk\/key-tools-and-info\/digital-playbooks\/workforce-digital-playbook\/using-an-ai-chatbot-to-streamline-mental-health-referrals\/<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/sites.research.google\/med-palm\/\">https:\/\/sites.research.google\/med-palm\/<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/mededu.jmir.org\/2023\/1\/e46885\">https:\/\/mededu.jmir.org\/2023\/1\/e46885<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.ncbi.nlm.nih.gov\/pmc\/articles\/PMC10463084\/\">https:\/\/www.ncbi.nlm.nih.gov\/pmc\/articles\/PMC10463084\/<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/lifesciences.n-side.com\/blog\/what-is-the-average-time-to-bring-a-drug-to-market-in-2022\">https:\/\/lifesciences.n-side.com\/blog\/what-is-the-average-time-to-bring-a-drug-to-market-in-2022<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.techuk.org\/resource\/aiweek2023-benevolentai-mon.html\">https:\/\/www.techuk.org\/resource\/aiweek2023-benevolentai-mon.html<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.prnewswire.com\/news-releases\/benevolentai-data-from-eli-lillys-cov-barrier-trial-shows-baricitinib-reduced-deaths-in-hospitalised-covid-19-patients-by-38-301265356.html\">https:\/\/www.prnewswire.com\/news-releases\/benevolentai-data-from-eli-lillys-cov-barrier-trial-shows-baricitinib-reduced-deaths-in-hospitalised-covid-19-patients-by-38-301265356.html<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.mobihealthnews.com\/news\/study-google-reveals-llm-helps-accurately-diagnosis-complex-cases\">https:\/\/www.mobihealthnews.com\/news\/study-google-reveals-llm-helps-accurately-diagnosis-complex-cases<\/a><\/li>\n<\/ul>        <\/div>\n      \n      \n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"lazyblock-posts-2dpIF8 wp-block-lazyblock-posts\">\n\n\n<div style=\"--size-margin-posts-block: 70px;\" class=\"lazyblocks-posts-wrapper wp-block-lazyblock-posts\">\n                                <h3 class=\"lazyblocks-posts-header\">Das k\u00f6nnte Sie auch interessieren:<\/h3>                     \n\n        <div class=\"lazyblocks-posts-container\">\n\n                            <div class=\"lazyblocks-posts-single-wrapper\">\n                                        <a class=\"lazyblocks-posts-image-wrapper\" style=\"--post-thumbail-url: url('https:\/\/nubisoft.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/ZBLOG-CZERWIEC-DE-150x150.png');\" 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wie funktioniert das eigentlich?<\/a><\/h2>\n                        <a class=\"lazyblocks-posts-read-more\" href=\"https:\/\/nubisoft.de\/blog\/e-rezept-wie-funktioniert-das-eigentlich\/\">Read more<\/a>\n                    <\/div>\n                <\/div>\n                            <div class=\"lazyblocks-posts-single-wrapper\">\n                                        <a class=\"lazyblocks-posts-image-wrapper\" style=\"--post-thumbail-url: url('https:\/\/nubisoft.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/pexels-pixabay-236380-150x150.jpg');\" href=\"https:\/\/nubisoft.de\/blog\/digitalisierung-im-deutschen-gesundheitssystem\/\">\n\n\n                                                    <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"580\" height=\"384\" src=\"https:\/\/nubisoft.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/pexels-pixabay-236380-1024x678.jpg\" class=\"lazyblocks-posts-image wp-post-image\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/nubisoft.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/pexels-pixabay-236380-1024x678.jpg 1024w, https:\/\/nubisoft.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/pexels-pixabay-236380-300x199.jpg 300w, https:\/\/nubisoft.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/pexels-pixabay-236380-768x509.jpg 768w, https:\/\/nubisoft.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/pexels-pixabay-236380-1536x1017.jpg 1536w, https:\/\/nubisoft.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/pexels-pixabay-236380-2048x1356.jpg 2048w, https:\/\/nubisoft.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/pexels-pixabay-236380-1200x795.jpg 1200w, https:\/\/nubisoft.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/pexels-pixabay-236380-1980x1311.jpg 1980w\" sizes=\"auto, (max-width: 580px) 100vw, 580px\" \/>                                            <\/a>\n\n                    <div class=\"lazyblocks-posts-info-wrapper\">\n                                                    <div class=\"lazyblocks-posts-category-wrapper\">\n                                <a href=\"https:\/\/nubisoft.de\/blog\/category\/gesundheitswesen\/\" rel=\"category tag\">Gesundheitswesen<\/a>                            <\/div>\n                        \n                        <span class=\"lazyblocks-posts-read-time\">3 min read<\/span>                    <\/div>\n\n\n                    <div class=\"lazyblocks-posts-title-wrapper\">\n                        <h2 class=\"lazyblocks-posts-title\"><a href=\"https:\/\/nubisoft.de\/blog\/digitalisierung-im-deutschen-gesundheitssystem\/\">Digitalisierung im Deutschen Gesundheitssystem<\/a><\/h2>\n                        <a class=\"lazyblocks-posts-read-more\" href=\"https:\/\/nubisoft.de\/blog\/digitalisierung-im-deutschen-gesundheitssystem\/\">Read more<\/a>\n                    <\/div>\n                <\/div>\n                    <\/div>\n    <\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>KI hat ihre Grenzen &#8211; 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