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Erschienen in:

24.07.2024 | Künstliche Intelligenz | Leitthema

Large Language Models in der Wissenschaft

verfasst von: Prof. Dr. med. Karl-Friedrich Kowalewski, PD Dr. med. Severin Rodler

Erschienen in: Die Urologie | Ausgabe 9/2024

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Zusammenfassung

Hintergrund

Large Language Models (LLM) gewinnen aufgrund ihrer Fähigkeit zur menschenähnlichen Kommunikation an Popularität. Ihr Potenzial für die Wissenschaft, einschließlich der Urologie, wird zunehmend erkannt. Allerdings bestehen derzeit noch ungelöste Fragen hinsichtlich Transparenz, Verantwortlichkeiten und der Korrektheit der Ergebnisse von LLM.

Fragestellung

Diese Übersichtsarbeit untersucht die ethischen, technischen und praktischen Herausforderungen sowie Anwendungsmöglichkeiten von LLM in der Urologie und Wissenschaft.

Material und Methoden

Es wurde eine selektive Literaturrecherche durchgeführt, um aktuelle Erkenntnisse und Entwicklungen im Bereich der LLM zu analysieren. Berücksichtig wurden Studien zu technischen Aspekten, ethischen Überlegungen und praktischen Anwendungen in der Forschung und Praxis.

Ergebnisse

Die LLM, wie GPT (Generative Pretrained Transformer) von OpenAI und Gemini von Google, zeigen großes Potenzial für die Verarbeitung und Analyse von Textdaten. Anwendungen in der Urologie umfassen die Erstellung von Patienteninformationen und die Unterstützung bei administrativen Aufgaben. Für rein klinische und wissenschaftliche Fragestellungen scheinen die Verfahren noch nicht ausgereift zu sein. Gegenwärtig bestehen weiterhin Bedenken hinsichtlich ethischer Fragen und der Genauigkeit der Ergebnisse.

Schlussfolgerungen

Die LLM haben das Potenzial, Forschung und Praxis durch effiziente Datenverarbeitung und Informationsbereitstellung zu unterstützen. Trotz ihrer Vorteile müssen ethische Bedenken und technische Herausforderungen adressiert werden, um eine verantwortungsvolle und vertrauenswürdige Nutzung zu gewährleisten. Eine verstärkte Implementierung könnte die Arbeitsbelastung von Urologen reduzieren und die Kommunikation mit Patienten verbessern.
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Metadaten
Titel
Large Language Models in der Wissenschaft
verfasst von
Prof. Dr. med. Karl-Friedrich Kowalewski
PD Dr. med. Severin Rodler
Publikationsdatum
24.07.2024
Verlag
Springer Medizin
Erschienen in
Die Urologie / Ausgabe 9/2024
Print ISSN: 2731-7064
Elektronische ISSN: 2731-7072
DOI
https://doi.org/10.1007/s00120-024-02396-2

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