Medizinische Chatbots sind ein neuer Trend, auch in China. Dort haben etablierte Tech-Giganten und Start-ups bereits mindestens 18 medizinische Modelle entwickelt, die auf großen Sprachmodellen basieren.
Seit dem Start von ChatGPT haben sich Unternehmen in China verstärkt darauf ausgerichtet, das Potenzial großer Sprachmodelle für die Entwicklung von KI-Anwendungen in der Medizin zu nutzen. Laut Schätzungen von VBData wird der medizinische KI-Sektor Chinas zwischen 2020 und 2025 voraussichtlich jährlich um durchschnittlich rund 40 % wachsen. Die Marktgröße soll bis 2025 mehr als 30 Milliarden RMB oder 4,1 Milliarden US-Dollar erreichen.
Auf die Frage, ob das Gesundheitswesen die erste Branche sei, in der GPT zum Einsatz komme, antwortete Dalei Zhang, Gründer von Airdoc, einem medizinischen KI-Start-up, kürzlich: "Das Gesundheitswesen ist nicht die erste Branche, es ist die nullte", berichtet das chinesische Magazin Huxiu.
MedGPT von Medlinker erzielte Ergebnisse auf Expertenniveau
Nach dem erfolgreichen Start von OpenAI's ChatGPT und anderen Sprachmodellen wurden in China mindestens 18 medizinische Modelle auf Basis großer Sprachmodelle entwickelt. Diese Modelle werden voraussichtlich einen bedeutenden Einfluss auf die Gesundheitsbranche haben, von Diagnosen über Telemedizin bis hin zur Entscheidungsunterstützung für medizinisches Fachpersonal.
Eine der viel beachteten KI-Anwendungen in China ist MedGPT, das Teil der weltweit ersten Doppelblindstudie war, bei der ein KI-System und menschliche Ärzt:innen echte menschliche Patienten beriet. MedGPT beeindruckte die Expert:innen, indem es sich bei der Beratung von über 100 Patient:innen mit Problemen von Herz-Kreislauf- bis hin zu Nierenerkrankungen bis auf 0,3 Punkte dem Niveau der Ärzt:innen in führenden chinesischen Krankenhäusern annäherte.
Wandel im medizinischen KI-Sektor Chinas
Das wachsende Interesse an Chat-basierten medizinischen KI-Anwendungen markiert eine Abkehr von der Konzentration auf medizinische Bildgebungssysteme. Der medizinische KI-Sektor in China verändert sich rasch und versucht, das volle Potenzial großer Sprachmodelle auszuschöpfen.
Medizinische Fachkräfte hingegen nähmen eine vorsichtige und ruhige Haltung gegenüber den Möglichkeiten von KI im Gesundheitswesen ein, berichtete Huxiu. Vergangene Fehlschläge von KI in der Medizin, wie das Watson-Projekt von IBM, hätten gezeigt, dass Technologie allein medizinische Probleme nicht lösen kann.
Trotz erheblicher Fortschritte beim Deep Learning wird die Medizin entgegen der Prognose des Turing-Preisträgers Geoffrey Hinton weiterhin menschliche Radiologen benötigen. Der Einfluss von KI erfordere sogar, dass sich spezialisierte Radiologen an die durch KI verursachten Veränderungen anpassen, sagte Feiyue Wang, Forscher am Staatslabor für Management und Kontrolle komplexer Systeme der Chinesischen Akademie der Wissenschaften.
