Was ist das Potential von KI im Gesundheitswesen? <\/strong><\/h5>\n\n\n\nKI sollte nicht f\u00fcr die verhassten Arztbriefe eingesetzt werden, da ChatGPF selbst keine Daten generieren kann und somit nur eine M\u00f6glichkeit ist, Zusammenfassungen zu schreiben. Dies macht aber wenig Sinn, da gerade die L\u00e4nge der Arztbriefe meist zu Ineffizienz f\u00fchrt. \u00c4rzt*innen wollen keine Romane, sondern kurze, knackige Zusammenfassungen.<\/p>\n\n\n\n
Die Digitalisierung wirft viele spannende Fragen auf, insbesondere wenn es um den Einsatz von KI im Gesundheitswesen geht. \u201eWie gehen wir am besten mit Informationen um?\u201c \u201eWer ist Empf\u00e4ngerin der Information?\u201c Oder \u201eWie wird die Information zur Verf\u00fcgung gestellt?\u201c Ein Einsatzort, an dem KI-Programme wie ChatGPT helfen k\u00f6nnen, ist die \u00dcbersetzung von Arztbriefen in Laiensprache. Oft ist es f\u00fcr Patient<\/em>innen schwierig, Befunde zu verstehen. Wichtig ist hier aber: Diese \u00dcbersetzungen m\u00fcssen noch einmal medizinisch verifiziert werden.<\/p>\n\n\n\nDie Menschen m\u00fcssen sich den Maschinen anpassen<\/strong><\/h5>\n\n\n\nMaschinen k\u00f6nnen sich nicht an den Menschen anpassen. Doch welche neuen Kompetenzen m\u00fcssen im Zuge des Vormarschs der k\u00fcnstlichen Intelligenz erlernt werden, um nicht auf der Strecke zu bleiben? Denn, da sind sich Inga Bergen und Prof. Dr. Nensa sicher, der Mensch muss sich den neuen Technologien weiter \u00f6ffnen, um relevant zu bleiben.<\/p>\n\n\n\n
Schon jetzt ist klar: Maschinen haben die Medizin in den letzten Jahrhunderten sehr bereichert. Und auch wenn sich niemand eine Welt ohne Maschinen zur\u00fcckw\u00fcnscht: Am Ende sind es Menschen, die Menschen heilen.<\/p>\n\n\n\n
Large Language Models als Antwort <\/strong><\/h5>\n\n\n\nDer Einsatz von KI in der Medizin stellt ganz andere und neue Anforderungen. Insbesondere ein Large Language Model kann die Arbeit in Arztpraxen revolutionieren. Denn sie k\u00f6nnen nicht nur Informationen f\u00fcr den Transfer einheitlich strukturieren und speichern, sondern die \u00c4rzt*innen auch bei Nachfragen und der genaueren Analyse des Gespr\u00e4chs mit den Patient*innen unterst\u00fctzen.<\/p>\n\n\n\n
Aber, wie funktioniert das? <\/strong><\/h5>\n\n\n\nDas Large Language Model wird in Mensch-Mensch-Gespr\u00e4chen eingesetzt. Dabei h\u00f6rt ein KI-Sprachmodell zu und wandelt die Informationen in strukturierte und maschinenlesbare Daten um. Der Vorteil? Diese strukturierten Daten sind einheitlich und k\u00f6nnen so \u00fcber die Arztpraxen hinaus auch mit Krankenh\u00e4usern und anderen Empf\u00e4nger*innen geteilt werden.<\/p>\n\n\n\n
Moderne Medizin ist gemessen an alten wei\u00dfen M\u00e4nnern <\/strong><\/h5>\n\n\n\nEin Large Language Model kann auch bei der Quantifizierung helfen. Unsere heutige Medizin ist eine Kohortenmedizin. Gemessen an alten, wei\u00dfen M\u00e4nnern. Und genau da liegt das Problem. Schon heute zeigt die Onkologie, wie positiv sich die Individualisierung der Medizin auf die Menschen auswirkt. Die Vision? In Zukunft k\u00f6nnten Menschen so individuell behandelt werden, dass die Medikamente auf die jeweilige Tagesverfassung abgestimmt werden.<\/p>\n\n\n\n
Woran arbeitet Prof. Dr. Nensa mit seinem Team gerade <\/strong><\/h5>\n\n\n\nDer Einsatz von Large Language Models im Gesundheitswesen st\u00f6\u00dft vor allem auf regulatorische Probleme. Man kann sensible Daten von Patient*innen nicht einfach an gro\u00dfe Server, wie z.B. die von ChatGPT, senden. Au\u00dferdem verbraucht ein gro\u00dfer Server viel mehr Energie, was in Zeiten von Klimawandel und Green-IT<\/a> auch ein Nachteil ist. Ein kleineres Modell ist viel besser kontrollierbar, besser regulierbar und man ist unabh\u00e4ngig von gro\u00dfen Firmen. Das Risiko ist geringer. <\/p>\n\n\n\nBei neuen Technologien m\u00fcssen sich die Menschen immer wieder anpassen, um mithalten zu k\u00f6nnen. Schon heute gibt es durch den Einsatz von KI neue Berufsfelder, wie zum Beispiel Prompt Engineering. Der Mensch muss also immer offen f\u00fcr Neues sein und neue F\u00e4higkeiten erlernen, um mit der Digitalisierung Schritt zu halten.<\/p>\n\n\n\n
\nAdvertising partner<\/h6>\n\n\n\nDoctolib<\/h5>\n\n\n\n
We present our podcast 'Visionaries of Health' in partnership with our advertising sponsor, HLTH<\/p>\n\n\n\n
If you want to know more about HLTH and what they have to offer, take a look at\u00a0https:\/\/www.hlth.com<\/a>\u00a0oder ladet euch die Doctolib App herunter.<\/p>\n<\/div>![\"Podcast](\"https:\/\/visionaere-gesundheit.de\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/VdG_2023_doctolib-1.png\")
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Die Menschen m\u00fcssen sich den Maschinen anpassen<\/strong><\/h5>\n\n\n\nMaschinen k\u00f6nnen sich nicht an den Menschen anpassen. Doch welche neuen Kompetenzen m\u00fcssen im Zuge des Vormarschs der k\u00fcnstlichen Intelligenz erlernt werden, um nicht auf der Strecke zu bleiben? Denn, da sind sich Inga Bergen und Prof. Dr. Nensa sicher, der Mensch muss sich den neuen Technologien weiter \u00f6ffnen, um relevant zu bleiben.<\/p>\n\n\n\n
Schon jetzt ist klar: Maschinen haben die Medizin in den letzten Jahrhunderten sehr bereichert. Und auch wenn sich niemand eine Welt ohne Maschinen zur\u00fcckw\u00fcnscht: Am Ende sind es Menschen, die Menschen heilen.<\/p>\n\n\n\n
Large Language Models als Antwort <\/strong><\/h5>\n\n\n\nDer Einsatz von KI in der Medizin stellt ganz andere und neue Anforderungen. Insbesondere ein Large Language Model kann die Arbeit in Arztpraxen revolutionieren. Denn sie k\u00f6nnen nicht nur Informationen f\u00fcr den Transfer einheitlich strukturieren und speichern, sondern die \u00c4rzt*innen auch bei Nachfragen und der genaueren Analyse des Gespr\u00e4chs mit den Patient*innen unterst\u00fctzen.<\/p>\n\n\n\n
Aber, wie funktioniert das? <\/strong><\/h5>\n\n\n\nDas Large Language Model wird in Mensch-Mensch-Gespr\u00e4chen eingesetzt. Dabei h\u00f6rt ein KI-Sprachmodell zu und wandelt die Informationen in strukturierte und maschinenlesbare Daten um. Der Vorteil? Diese strukturierten Daten sind einheitlich und k\u00f6nnen so \u00fcber die Arztpraxen hinaus auch mit Krankenh\u00e4usern und anderen Empf\u00e4nger*innen geteilt werden.<\/p>\n\n\n\n
Moderne Medizin ist gemessen an alten wei\u00dfen M\u00e4nnern <\/strong><\/h5>\n\n\n\nEin Large Language Model kann auch bei der Quantifizierung helfen. Unsere heutige Medizin ist eine Kohortenmedizin. Gemessen an alten, wei\u00dfen M\u00e4nnern. Und genau da liegt das Problem. Schon heute zeigt die Onkologie, wie positiv sich die Individualisierung der Medizin auf die Menschen auswirkt. Die Vision? In Zukunft k\u00f6nnten Menschen so individuell behandelt werden, dass die Medikamente auf die jeweilige Tagesverfassung abgestimmt werden.<\/p>\n\n\n\n
Woran arbeitet Prof. Dr. Nensa mit seinem Team gerade <\/strong><\/h5>\n\n\n\nDer Einsatz von Large Language Models im Gesundheitswesen st\u00f6\u00dft vor allem auf regulatorische Probleme. Man kann sensible Daten von Patient*innen nicht einfach an gro\u00dfe Server, wie z.B. die von ChatGPT, senden. Au\u00dferdem verbraucht ein gro\u00dfer Server viel mehr Energie, was in Zeiten von Klimawandel und Green-IT<\/a> auch ein Nachteil ist. Ein kleineres Modell ist viel besser kontrollierbar, besser regulierbar und man ist unabh\u00e4ngig von gro\u00dfen Firmen. Das Risiko ist geringer. <\/p>\n\n\n\nBei neuen Technologien m\u00fcssen sich die Menschen immer wieder anpassen, um mithalten zu k\u00f6nnen. Schon heute gibt es durch den Einsatz von KI neue Berufsfelder, wie zum Beispiel Prompt Engineering. Der Mensch muss also immer offen f\u00fcr Neues sein und neue F\u00e4higkeiten erlernen, um mit der Digitalisierung Schritt zu halten.<\/p>\n\n\n\n
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Der Einsatz von KI in der Medizin stellt ganz andere und neue Anforderungen. Insbesondere ein Large Language Model kann die Arbeit in Arztpraxen revolutionieren. Denn sie k\u00f6nnen nicht nur Informationen f\u00fcr den Transfer einheitlich strukturieren und speichern, sondern die \u00c4rzt*innen auch bei Nachfragen und der genaueren Analyse des Gespr\u00e4chs mit den Patient*innen unterst\u00fctzen.<\/p>\n\n\n\n
Aber, wie funktioniert das? <\/strong><\/h5>\n\n\n\nDas Large Language Model wird in Mensch-Mensch-Gespr\u00e4chen eingesetzt. Dabei h\u00f6rt ein KI-Sprachmodell zu und wandelt die Informationen in strukturierte und maschinenlesbare Daten um. Der Vorteil? Diese strukturierten Daten sind einheitlich und k\u00f6nnen so \u00fcber die Arztpraxen hinaus auch mit Krankenh\u00e4usern und anderen Empf\u00e4nger*innen geteilt werden.<\/p>\n\n\n\n
Moderne Medizin ist gemessen an alten wei\u00dfen M\u00e4nnern <\/strong><\/h5>\n\n\n\nEin Large Language Model kann auch bei der Quantifizierung helfen. Unsere heutige Medizin ist eine Kohortenmedizin. Gemessen an alten, wei\u00dfen M\u00e4nnern. Und genau da liegt das Problem. Schon heute zeigt die Onkologie, wie positiv sich die Individualisierung der Medizin auf die Menschen auswirkt. Die Vision? In Zukunft k\u00f6nnten Menschen so individuell behandelt werden, dass die Medikamente auf die jeweilige Tagesverfassung abgestimmt werden.<\/p>\n\n\n\n
Woran arbeitet Prof. Dr. Nensa mit seinem Team gerade <\/strong><\/h5>\n\n\n\nDer Einsatz von Large Language Models im Gesundheitswesen st\u00f6\u00dft vor allem auf regulatorische Probleme. Man kann sensible Daten von Patient*innen nicht einfach an gro\u00dfe Server, wie z.B. die von ChatGPT, senden. Au\u00dferdem verbraucht ein gro\u00dfer Server viel mehr Energie, was in Zeiten von Klimawandel und Green-IT<\/a> auch ein Nachteil ist. Ein kleineres Modell ist viel besser kontrollierbar, besser regulierbar und man ist unabh\u00e4ngig von gro\u00dfen Firmen. Das Risiko ist geringer. <\/p>\n\n\n\nBei neuen Technologien m\u00fcssen sich die Menschen immer wieder anpassen, um mithalten zu k\u00f6nnen. Schon heute gibt es durch den Einsatz von KI neue Berufsfelder, wie zum Beispiel Prompt Engineering. Der Mensch muss also immer offen f\u00fcr Neues sein und neue F\u00e4higkeiten erlernen, um mit der Digitalisierung Schritt zu halten.<\/p>\n\n\n\n
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Ein Large Language Model kann auch bei der Quantifizierung helfen. Unsere heutige Medizin ist eine Kohortenmedizin. Gemessen an alten, wei\u00dfen M\u00e4nnern. Und genau da liegt das Problem. Schon heute zeigt die Onkologie, wie positiv sich die Individualisierung der Medizin auf die Menschen auswirkt. Die Vision? In Zukunft k\u00f6nnten Menschen so individuell behandelt werden, dass die Medikamente auf die jeweilige Tagesverfassung abgestimmt werden.<\/p>\n\n\n\n
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Bei neuen Technologien m\u00fcssen sich die Menschen immer wieder anpassen, um mithalten zu k\u00f6nnen. Schon heute gibt es durch den Einsatz von KI neue Berufsfelder, wie zum Beispiel Prompt Engineering. Der Mensch muss also immer offen f\u00fcr Neues sein und neue F\u00e4higkeiten erlernen, um mit der Digitalisierung Schritt zu halten.<\/p>\n\n\n\n
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