Großsprachenmodelle sind vielversprechend bei der Vorhersage der Reaktion der Leberkrebsbehandlung

Ein von Prof. Hai Li angeführter Forschungsteam von den Hefei Institutes of Physical Science, Chinesische Akademie der Wissenschaften, hat als erster systematisch untersucht, wie große Sprachmodelle (LLMs) dazu beitragen können, die Reaktionen der Leberkrebs zu prognostizieren, die einen neuen Weg in Richtung AI-betriebener Präzisionsmedizin vorhaben.

Die Studie wurde in der veröffentlicht Journal of Medical Systems.

Hepatozelluläres Karzinom (HCC) ist einer der häufigsten und tödlichsten Krebsarten weltweit. Bei Patienten mit fortgeschrittenem HCC bieten Kombinationstherapien wie Immun -Checkpoint -Inhibitoren und gezielte Behandlungen Hoffnung, aber nur rund 30% der Patienten reagieren effektiv. Dies macht eine genaue Vorhersage des Behandlungsangebots zu einem kritischen, ungedeckten Bedarf in der personalisierten Onkologie.

In dieser Studie bewertete das Team die Leistung von führenden LLMS-GPT-4, GPT-4O, Google Gemini und Deepseek-In-Vorhersage der Behandlungsergebnisse mit Null-Shot-Lernen. Dies bedeutet, dass die Modelle vorher nicht speziell für Leberkrebsdaten trainiert wurden. Der Datensatz umfasste klinische und bildgebende Informationen von 186 inoperablen HCC -Patienten.

Um die Leistung zu verbessern, testeten die Forscher verschiedene Entscheidungsstrategien wie Stimmregeln und logische Kombinationen und erstellten ein Hybridmodell mit dem Namen Gemini-GPT.

Das Gemini-GPT-Modell zeigte eine prädiktive Genauigkeit, die mit hochrangigen Ärzten (15 Jahre Erfahrung) gleichzeitig nach Junior- und Mittelstufer Klinikern sowohl in Geschwindigkeit als auch in Genauigkeit übertrifft. Es wurden konsequent stabile Ergebnisse in verschiedenen Behandlungstypen und Krankheitsstadien erbracht und sich als besonders zuverlässig erwiesen, um Patienten zu identifizieren, die wahrscheinlich von der Therapie profitieren, die eine größere Konsistenz aufweisen als menschliche Ärzte.

Die Anwendung einfacher logischer Strategien verbesserte den praktischen Nutzen in klinischen Umgebungen weiter.

Diese Untersuchung zeigt, wie KI Ärzten helfen kann, bessere Entscheidungen zu treffen und eine personalisierte Behandlung für Krebspatienten anzubieten. „

Prof. Hai Li, Hefei Institute of Physical Science, Chinesische Akademie der Wissenschaften

Die Studie ist ein wichtiger Schritt zur vertrauenswürdigen KI-Integration in der realen Onkologie und zeigt, dass LLMs mehr als Sprache tun können-sie können kritische medizinische Entscheidungen argumentieren, vorhergesagt und unterstützen.

Quellen: