Neuer KI-Chatbot nutzt medizinische Protokolle, um Entscheidungen zur Patientenversorgung zu leiten.

Ein neuartiger Chatbot könnte Menschen zuverlässig dabei helfen, zu entscheiden, was sie gegen ihre Symptome tun sollen – und zwar auf der Grundlage einer sowohl medizinisch fundierten als auch leicht verständlichen Anleitung. Der Chatbot könnte dazu beitragen, unnötige Krankenhausbesuche zu reduzieren und sicherzustellen, dass Pflegebedürftige diese früher in Anspruch nehmen.

Ein Team unter der gemeinsamen Leitung von Ingenieuren der University of California San Diego veröffentlichte seine Arbeit in Naturgesundheit.

Das auf künstlicher Intelligenz basierende Tool soll die Selbsttriage verbessern. Dabei handelt es sich um den Entscheidungsprozess, mit dem Menschen beurteilen, wie schwerwiegend ihre Symptome sind, bevor sie einen Arzt kontaktieren. Heutzutage nutzen immer mehr Menschen Online-Suchanfragen oder Chatbots, um schnelle Antworten zu erhalten. Allerdings können die Informationen aus diesen Quellen überwältigend, unpersönlich oder medizinisch unbestätigt sein. Dies kann zu unnötigen Notfallbesuchen oder verzögerter Pflege führen.

Betreten Sie einen neuen Chatbot, der auf der Grundlage vertrauenswürdiger medizinischer Protokolle Anleitungen bietet. Es spiegelt wider, wie ein Patient durch die Selbsttriage geführt werden könnte, indem symptombasierte Flussdiagramme verwendet werden, um zu entscheiden, ob er sich selbst versorgen, einen Besuch vereinbaren oder eine Notfallversorgung in Anspruch nehmen möchte. Das System folgt gut etablierten Protokollen und passt sich gleichzeitig an Hin- und Her-Gespräche an, bei denen der Patient seine Symptome in eigenen Worten beschreibt.

Das Konversations-KI-System wird anhand von 100 medizinischen Schritt-für-Schritt-Flussdiagrammen trainiert, die von der American Medical Association entwickelt wurden. „Es kann weiter angepasst werden, um anbieterspezifische Protokolle zu berücksichtigen, was Gesundheitsorganisationen die volle Kontrolle über die klinische Logik gibt, mit der ihre Patienten konfrontiert werden“, sagte der leitende Autor der Studie, Edward Wang, Professor sowohl am Department of Electrical and Computer Engineering der UC San Diego Jacobs School of Engineering als auch am Design Lab.

„Unser System verwendet diese Flussdiagramme, um das Gespräch mit dem Patienten zu fundieren“, sagte die Erstautorin der Studie, Yujia (Nancy) Liu, eine Doktorin der Elektro- und Computertechnik. Student an der UC San Diego Jacobs School of Engineering.

Liu leitete die Studie gemeinsam mit Wang und Xin Liu, einem leitenden Wissenschaftler bei Google Research.

Nehmen Sie zum Beispiel ein simuliertes Gespräch, bei dem ein Patient den Chatbot zu Bauchschmerzen befragt. Drei KI-Agenten arbeiten hinter den Kulissen zusammen, um das Gespräch zu leiten. Basierend auf der Beschreibung der Symptome des Patienten identifiziert der erste KI-Agent das Problem und wählt das entsprechende medizinische Flussdiagramm aus, wobei er Details wie Alter und Geschlecht berücksichtigt. Der Chatbot fährt mit der nächsten im Flussdiagramm vorgegebenen Frage fort. Der zweite KI-Agent interpretiert die Antwort des Patienten – er kann dies auch dann tun, wenn die Antwort nicht einfach „Ja“ oder „Nein“ ist – und bestimmt die nächste zu stellende Frage. Der dritte KI-Agent übersetzt klinische Fragen in eine patientenfreundliche Sprache, sodass sie leichter zu beantworten sind. Anstatt beispielsweise zu fragen: „Sind die Schmerzen stark?“, könnte der Chatbot fragen: „Wie stark sind die Schmerzen auf einer Skala von 1 bis 10?“ Der Chatbot geht das Flussdiagramm weiter durch, bis er empfehlen kann, ob die Symptome überwacht oder ein Arzt aufgesucht werden soll.

Dieser Ansatz stellt sicher, dass der Chatbot die benötigten Informationen vom Patienten sammelt. Es ist auch transparenter. „Große Sprachmodelle sind leistungsstark, aber sie sind eine Blackbox“, sagte Wang. „Wir wissen nicht, wie sie ihre Antworten generieren, und das macht es schwierig, sie zu überprüfen oder ihnen zu vertrauen. Aber mit diesem System kann jede Empfehlung auf ein vom Arzt validiertes Flussdiagramm zurückgeführt werden.“

Die Forscher testeten den Chatbot in mehr als 30.000 simulierten Gesprächen. In etwa 84 % der Fälle wurde das richtige medizinische Flussdiagramm ausgewählt und die Entscheidungsschritte mit einer Genauigkeit von über 99 % befolgt, selbst wenn Benutzer die Symptome auf unterschiedliche Weise beschrieben.

Die Forscher weisen darauf hin, dass der Chatbot als Unterstützungstool und nicht als Ersatz für Ärzte konzipiert ist.

Es kann Ärzten Triage-Aufgaben abnehmen, indem es Patienten zu Hause eine zuverlässige medizinische Beratung bietet. Ärzte könnten die Gespräche auch überprüfen und bei Bedarf eingreifen.“

Yujia (Nancy) Liu, promovierte Elektro- und Computeringenieurin. Student, UC San Diego Jacobs School of Engineering

Bisher wurde das System hauptsächlich anhand simulierter Gespräche getestet. Das Team plant, mit Krankenhäusern zusammenzuarbeiten und den Chatbot an echten Patienten zu testen.

Zu den nächsten Schritten gehören auch die Entwicklung einer mobilen App-Version sowie die Unterstützung von Spracheingabe, mehreren Sprachen und Bildfreigabe. Solche Funktionen würden den Chatbot für mehr Benutzer zugänglich machen, darunter auch ältere Erwachsene und Nicht-Englisch-Sprecher. Ziel ist letztlich die Integration des Chatbots in elektronische Gesundheitsaktensysteme.

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