Die Reise der LLMs begann vor Jahrzehnten, als Forscher die ersten Schritte unternahmen, um Maschinen das Verstehen und Generieren von Sprache beizubringen. Von den frühen Anfängen der Textverarbeitung bis hin zu den komplexen Modellen von heute, die Milliarden von Wörtern aus dem Internet nutzen, hat sich das Feld rasant entwickelt. Die signifikanten Meilensteine in dieser Entwicklung umfassen die Einführung von Transformern – eine Schlüsseltechnologie, die es Modellen ermöglicht, Kontext über längere Textabschnitte hinweg zu verstehen – und die Veröffentlichung bahnbrechender Modelle wie GPT (Generative Pretrained Transformer), die die Fähigkeiten von LLMs auf ein neues Niveau gehoben haben.

Aber wie funktionieren diese Modelle genau? Im Kern geht es darum, dass LLMs während ihres Trainings enorme Mengen an Textdaten analysieren. Sie „lernen“ dabei, welche Wörter in welchem Kontext auftreten, wie Sätze strukturiert sind und welche Antworten auf bestimmte Fragen passend sind. Dieses Wissen wird dann genutzt, um neue Texte zu generieren, die auf Anfragen passen. Stell dir vor, du würdest ein riesiges Buch lesen und anschließend in der Lage sein, basierend auf dem Gelesenen, neue Geschichten zu erzählen – LLMs machen genau das, nur in einem viel größeren Maßstab.

Durch die Analyse der Daten lernen LLMs nicht nur die Sprache selbst, sondern auch ein breites Spektrum an Informationen über die Welt. Das ermöglicht es ihnen, auf Fragen zu antworten, kreative Texte zu verfassen oder sogar in natürlicher Sprache programmiert zu werden. Es ist diese Fähigkeit, aus Daten zu lernen und komplexe Sprachaufgaben zu bewältigen, die LLMs so revolutionär macht.

Virtuelle Assistenten

Virtuelle Assistenten wie Siri, Alexa und Google Assistant verwenden LLMs, um natürliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren. Diese Technologie ermöglicht es den Assistenten, Fragen zu beantworten, Aufgaben auszuführen und mit den Nutzern auf eine Weise zu interagieren, die natürlicher und intuitiver ist.

Übersetzungsdienste

Online-Übersetzungstools wie Google Translate nutzen fortschrittliche LLMs, um Texte von einer Sprache in eine andere zu übersetzen. Diese Modelle können nicht nur Wörter übersetzen, sondern auch den Kontext und die Nuancen des Originaltexts erfassen, um präzisere und natürlichere Übersetzungen zu liefern.

Nein, das bekannteste ist wohl ChatGPT von Openai, Copilot von Microsoft nutzt ebenso ChatGPT als Grundlage, Google hat Gemini entwickelt, Claude ist ein bekanntes europäisches Produkt, Twitter(X) hat mit Grok ein Modell entwickelt, das insbesondere auf Livedaten von Twitter Postings zugreift. Alle großen Technologiekonzerne haben eigene LLMs entwickeln, oder machen das gerade.

Zusätzlich gibt es OpenSource Modelle, diese sind teilweise den großen ebenbürtig und zeichnen sich beispielsweise dadurch aus, dass man sie auf dem eigenen PC oder Server einsetzen kann (auch ohne Internet Zugriff) oder dass sie nicht beschränkt sind (was weitere Sicherheitsfragen auslöste).

Die Auswahl der Anwendungsfälle basiert auf einer umfassenden Analyse des aktuellen Forschungsstands, den Bedürfnissen und Herausforderungen in der logopädischen Praxis sowie den technischen Möglichkeiten von LLMs. Ich strebe an, vielfältige Einsatzmöglichkeiten zu erkunden, die sowohl die Therapieeffizienz steigern als auch die Zugänglichkeit und Individualisierung der Therapie verbessern können, sowie organisatorische Aufgaben übernehmen.

Die Studie folgt einem iterativen Prozess, der sich in mehrere Phasen gliedert:

1. Literaturrecherche und Erhebung des aktuellen Wissenstands
2. Identifizierung von Anwendungsfällen: Auf Basis der aktuellen Forschung und praktischen Bedürfnisse werden potenzielle Anwendungsbereiche für LLMs in der Logopädie ermittelt.
3. Entwicklung von Prototypen: Für die identifizierten Anwendungsfälle werden konkrete Prototypen entwickelt, die ihr auf der Seite Anwendungen findet und ausprobieren könnt.
4. Durchführung von Fokusgruppen: Diese Prototypen werden in zwei Fokusgruppen mit euch als Expert:innen diskutiert. Eure Einsichten, Anregungen und Kritikpunkte sind entscheidend für die Weiterentwicklung.
5. Anpassung der Prototypen: Basierend auf dem Feedback aus den Fokusgruppen werden die Prototypen überarbeitet und verbessert.
6. Bewertung der Ergebnisse

Mein Interesse an der Integration von Large Language Models (LLMs) in die logopädische Praxis entstand aus der Überzeugung, dass die Technologie das Potenzial hat, die Art und Weise, wie wir Therapie durchführen, maßgeblich zu verbessern und den Herausforderungen mit denen wir täglich konfrontiert sind (zeitintensive organisatorische Arbeiten, Versorgungssituation etc.) begegnen zu können. Die aktuelle Literatur betont die Wichtigkeit, dass wir Logopäd:innen, uns aktiv in die Entwicklung und Implementierung neuer Technologien einbringen müssen. Nur so können wir sicherstellen, dass die entstehenden Lösungen nicht nur technisch machbar, sondern auch in unserer täglichen Arbeit sinnvoll und akzeptiert sind. Meine Begeisterung für das Thema wird auch durch die Möglichkeit genährt, den Therapieprozess individueller, interaktiver und zugänglicher zu gestalten, was letztlich unseren Patient:innen zugutekommt.

Nach Abschluss meiner Masterarbeit plane ich, mich weiterhin intensiv mit dem Thema zu beschäftigen. Der nächste Schritt wird sein, gemeinsam mit Kolleg:innen in einem offenen und iterativen Prozess die entwickelten Prototypen zu funktionalen Tools weiterzuentwickeln. Dieser Prozess soll regelmäßige Treffen umfassen, in denen wir Feedback austauschen, Verbesserungen diskutieren und die Tools an reale Bedingungen anpassen. Ziel ist es, Lösungen zu schaffen, die nicht nur technisch fortschrittlich, sondern auch praktisch anwendbar und in der logopädischen Gemeinschaft akzeptiert sind. Langfristig hoffe ich, dass wir durch diese Zusammenarbeit die Qualität und Effizienz und insbesondere auch die Versorgungssituation logopädischer Therapie steigern und gleichzeitig den Therapieprozess für die Patient:innen angenehmer gestalten können.

LLMs können die Erstellung und Verwaltung von medizinischen Dokumenten erheblich erleichtern. Sie können dabei helfen, Patientenakten, Arztbriefe und Berichte effizienter zu verfassen, indem sie medizinischem Personal ermöglichen, Informationen mündlich zu erfassen, die dann automatisch in strukturierte Texte umgewandelt werden. Wenn Dokumentationssysteme verbunden sind, dann könnten Berichte beispielweise überflüssig werden, weil diese automatisiert und auf die Bedürfnisse der Gesundheitsakteure zugeschnitten erstellt werden sobald Patient:innen in ein Behandlungssetting eintreten.

Durch die Analyse von Symptomen, medizinischen Berichten und aktuellen Forschungsergebnissen können LLMs bei der Diagnose unterstützen. Sie bieten Zugriff auf eine umfangreiche Datenbank mit medizinischem Wissen, die es ermöglicht, seltene Krankheiten zu identifizieren oder komplexe Symptommuster zu verstehen. Wird in der Diagnostik einer Berufsgruppe ein Teilbereich bereits erfragt der für einen andere auch relevant sein könnte, dann sollte dies auch verfügbar gemacht werden. Das könnte sich positiv auf Zeit und Qualität für Therapeut:innen und Paient:innen auswirken.

LLMs können personalisierte Gesundheitsinformationen und -beratung bieten, indem sie Patientenanfragen analysieren und auf Basis des aktuellen medizinischen Wissensstandes Antworten generieren. Dies kann Patienten dabei helfen, ihre Gesundheitszustände besser zu verstehen und informierte Entscheidungen über ihre Behandlung zu treffen. In therapeutischen Berufen wie der Logopädie, können LLMs als virtuelle Assistenten fungieren, die therapeutische Gespräche führen, Übungen erneut erklären, oder einfach als erste Anlaufstelle für Menschen dienen, die Unterstützung suchen. Diese Anwendungen können die Zugänglichkeit von Therapieangeboten erhöhen, Wartezeiten auf professionelle Hilfe verkürzen und insgesamt den Druck auf das Gesundheitssystem reduzieren. Therapeut:innen könnten vermehrtes Feedback durch Patient:innen in ihre Therapie integrieren. Die Expertise und Relevanz von Therapeut:innen würde gesteigert um die erhobenen Feedbacks einzuordnen und entsprechende Planung anzustellen.

LLMs können in der medizinischen Ausbildung eingesetzt werden, um Studierenden und Fachpersonal durch interaktive Fälle und Simulationen praxisnahe Erfahrungen zu vermitteln. Sie können komplexe medizinische Szenarien simulieren, in denen Benutzer diagnostische oder therapeutische Entscheidungen treffen müssen.

Forschungsanalyse

In der medizinischen Forschung können LLMs dazu beitragen, wissenschaftliche Literatur zu durchsuchen, Zusammenfassungen zu erstellen und potenzielle Forschungslücken oder -trends zu identifizieren. Dies kann Forschern helfen, sich schneller einen Überblick über große Datenmengen zu verschaffen und neue Forschungsansätze zu entdecken.

Der Umgang mit sensiblen Patientendaten erfordert höchste Standards an Datenschutz und Datensicherheit. LLMs müssen so gestaltet und reguliert werden, dass sie die Privatsphäre der Patienten schützen und den strengen gesetzlichen Anforderungen, wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in der EU, entsprechen.

Genauigkeit und Zuverlässigkeit

Die Genauigkeit der von LLMs generierten Informationen und Empfehlungen ist entscheidend, besonders in einem Feld, in dem Fehler ernsthafte Konsequenzen haben können. Fehlinterpretationen von Patientendaten oder ungenaue medizinische Informationen können zu Fehldiagnosen oder inadäquaten Behandlungsempfehlungen führen.

LLMs können bestehende Vorurteile in den Trainingsdaten widerspiegeln und verstärken, was zu ungleicher Behandlung und Diskriminierung führen kann. Ethik in der KI und der Kampf gegen Bias sind daher zentrale Herausforderungen, um gerechte und faire Anwendungen im Gesundheitswesen zu gewährleisten.

Menschliche Interaktion

Die Fähigkeit von LLMs, Empathie und menschliche Interaktion zu ersetzen oder nachzuahmen, ist begrenzt. Insbesondere in therapeutischen Kontexten, wo das menschliche Element essentiell ist, kann die Nutzung von LLMs nicht die Tiefe und Qualität menschlicher Betreuung erreichen.

Das Vertrauen von Patient:innen und medizinischem Fachpersonal in LLMs ist entscheidend für deren erfolgreiche Anwendung. Skepsis gegenüber der Genauigkeit und Zuverlässigkeit der KI-gestützten Entscheidungen kann die Akzeptanz und Nutzung dieser Technologien hemmen. Ein aktives Einbinden in die Entwicklung kann für die Akzeptanz sehr zuträglich sein.

Die Einführung von LLMs im Gesundheitswesen unterliegt strengen regulatorischen Anforderungen. Die Entwicklung, Zulassung und der Einsatz solcher Technologien müssen regulatorische Hürden überwinden, was den Prozess verlangsamen kann.

Integration in bestehende Systeme

Die Integration von LLMs in bestehende klinische Workflows und Informationssysteme kann technisch herausfordernd sein. Es erfordert nicht nur die Überwindung technologischer Barrieren, sondern auch die Schulung des Personals, um die neuen Tools effektiv nutzen zu können.