[Clinical application of large language models : Does ChatGPT replace medical report formulation? An experience report].

Artificial intelligence (AI)-based language models, such as ChatGPT offer an enormous potential for research and medical care but also for clinical workflow optimization by making medical documentation easier and more efficient in taking over standardized routine tasks. With their ability to guess a text's content using word statistics and thus outputting contextually relevant results in chat dialogues, large language models (LLM) can provide appropriate summaries of medical documentation for different target groups. For instance, text generation in easy to understand language could potentially contribute to an increase in patients' health literacy and, consequently, to increased adherence to treatment. Subsequent, the function of AI-based chatbot models to improve user experiences and enhance competence in the use of AI-based language models will be adressed. Current limitations and chances in creating epicrises are presented as an experience report. In the future, the implementation of local LLMs in medical management systems (hospital information systems, HIS and practice administration systems, PAS) and in conjunction with the electronic patient records (ePA) can fundamentally change clinical and outpatient care. Auf künstlicher Intelligenz (KI) basierte Sprachmodelle wie ChatGPT bieten ein enormes Potenzial für Forschung und medizinische Versorgung, aber auch für die Optimierung klinischer Abläufe, indem sie die medizinische Dokumentation durch Übernahme von standardisierten Routineaufgaben erleichtern und effizienter gestalten. Durch ihre Fähigkeit, Textinhalte mittels Wortstatistik zu erahnen und so kontextbezogen Ergebnisse in Chat-Dialogen auszugeben, können „large language models“ (LLM) für verschiedene Zielgruppen geeignete Zusammenfassungen der ärztlichen Dokumentation liefern. So könnte eine Textgenerierung in leicht verständlicher Sprache möglicherweise zu einer Erhöhung der Gesundheitskompetenz von Patient:innen und damit auch zu einer gesteigerten Therapieadhärenz beitragen. Nachfolgend soll die Funktion von KI-basierten Chatbot-Modellen erläutert werden, um Nutzungserfahrungen zu verbessern und die Kompetenz im Umgang mit KI-basierten Sprachmodellen zu erhöhen. Gegenwärtige Chancen und Grenzen in der Erstellung von Epikrisen werden anhand eines Erfahrungsberichts erläutert. Zukünftig kann die Implementierung lokaler LLM in medizinischen Verwaltungssystemen (Krankenhausinformationssystemen [KIS] und Praxisverwaltungssystemen [PVS]) sowie in Verbindung mit der elektronischen Patientenakte (ePA) die klinische und ambulante Versorgung grundlegend verändern.

Informations de copyright

© 2023. The Author(s), under exclusive licence to Springer Medizin Verlag GmbH, ein Teil von Springer Nature.