Die Behandlung von ischämischen Schlaganfällen erfordert eine schnelle und präzise Intervention, um lebensbedrohliche Folgen zu verhindern. Ein entscheidender Schritt in diesem Prozess ist die Thrombektomie, bei der verstopfte Blutgefäße im Gehirn freigelegt werden müssen. Doch die Erfassung und Übertragung der dabei generierten Daten ist eine mühsame und fehleranfällige Aufgabe. Hier könnte künstliche Intelligenz (KI) Unterstützung bringen.
Dr. Nils Lehnen von dem Universitätsklinikum Bonn (UKB), hat in einer Studie herausgefunden, dass ChatGPT dabei eine bedeutende Hilfe sein könnte.
Künstliche Intelligenz zur Datenübertragung
Bei der Thrombektomie müssen zahlreiche Daten im Patient*innenbericht erfasst und anschließend in verschiedene Register übertragen werden. Diese Aufgabe ist nicht nur arbeitsintensiv, sondern auch anfällig für Fehler. Lehnen und sein Team haben untersucht, ob ChatGPT diese Übertragung nicht schneller und zuverlässiger durchführen kann.
In ihrer Studie entwickelten sie eine deutsche Eingabeaufforderung für ChatGPT und testeten sie an 20 Berichten, um Fehler zu identifizieren und die Aufforderung anzupassen. Anschließend wurde die Datenextraktion mittels ChatGPT an 100 internen Berichten aus dem UKB getestet. Ein erfahrener Neuroradiologe erstellte unabhängig davon die Ergebnisse, um einen optimalen Vergleich zu ermöglichen.
Ergebnisse
ChatGPT extrahierte in 94 Prozent der Fälle die Daten korrekt, ohne dass eine Nachbearbeitung erforderlich war. In einem Validierungstest mit weiteren 30 externen Berichten erzielte ChatGPT eine Erfolgsquote von 90 Prozent.
Menschliche Aufsicht weiterhin erforderlich
Nils Lehnen betont jedoch, dass menschliche Aufsicht weiterhin erforderlich ist und eine Optimierung der Eingabeaufforderung notwendig ist, um die Ergebnisse weiter zu verbessern. Dennoch deutet die Studie darauf hin, dass ChatGPT eine vielversprechende Alternative zur manuellen Datenabfrage bei Thrombektomien sein könnte. Ebenfalls könnte ChatGPT zukünftig die Arbeitserleichterung in diesem Bereich unterstützen.
Quelle: Universitätsklinikum Bonn
