Eine aktuelle Studie beleuchtet die Herausforderungen großer Sprachmodelle im medizinischen Bereich.
In Kürze
- GPT-4o und LLaMA 3.3 zeigen bei Tests Schwächen
- Veränderungen in Fragen senken die Genauigkeit dramatisch
- Logisches Denken bleibt eine Herausforderung für KI-Modelle
Neue Studie zu Sprachmodellen im medizinischen Bereich
Eine neue Studie bringt frischen Wind in die Diskussion über große Sprachmodelle und ihre Anwendung im medizinischen Bereich. Forscher haben herausgefunden, dass diese Modelle, wie etwa GPT-4o und LLaMA 3.3, bei medizinischen Tests erhebliche Schwächen zeigen, insbesondere wenn die Fragen nur geringfügig verändert werden. Ein Beispiel: Wenn die richtige Antwort durch die Option „Keine der anderen Antworten“ ersetzt wird, sinkt die Genauigkeit dieser Modelle dramatisch.
Leistungsunterschiede zwischen Modellen
Besonders auffällig ist, dass Standardmodelle in solchen Tests deutlich schlechter abschneiden. Während Modelle, die auf logisches Denken optimiert sind, wie DeepSeek-R1 und o3-mini, etwas robuster reagieren, zeigen auch sie einen Rückgang in der Präzision. Das wirft Fragen auf, wie gut diese Technologien tatsächlich in der Lage sind, komplexe medizinische Fragestellungen zu bewältigen.
Schlussfolgerungen der Studie
Die Ergebnisse der Studie deuten darauf hin, dass große Sprachmodelle vor allem auf Mustererkennung setzen. Das bedeutet, sie sind weniger in der Lage, logische Schlussfolgerungen zu ziehen, was in der klinischen Praxis, wo unvorhersehbare Fälle häufig vorkommen, ein ernsthaftes Problem darstellen kann. Die aktuellen Technologien scheinen also noch nicht optimal für den Einsatz in der Medizin geeignet zu sein, wenn es darum geht, komplexe und variierende Fragestellungen zuverlässig zu beantworten.
Quellen
- Quelle: JAMA Network Open
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
