Doctor and patient discussing clinical research trials

Generative KI für eine bessere Patientenkommunikation

Wie generative KI mehr Inhalte für Patienten zugänglich machen kann

Dies ist der neue Blogbeitrag aus der Lionbridge-Reihe zum Thema generative KI und der Bedeutung für die Life-Sciences-Branche. Unser letzter Beitrag enthielt einen Überblick der Bereiche, auf die generative KI voraussichtlich Einfluss nehmen wird. Hier konzentrieren wir uns auf die Vorkenntnisse der Patienten und die Patientenkommunikation. Dabei befassen wir uns insbesondere mit den Schwierigkeiten, die sich beim Verfassen von Content zu Arzneimitteln und Medizinprodukten in einer für Laien verständlichen Sprache ergeben. Wir gehen außerdem auf die Frage ein, ob neue KI-Technologien helfen können, diese Probleme zu meistern.

Die Herausforderungen der Patientenkommunikation

Die Markteinführung eines neuen Arzneimittels oder Medizingeräts ist ein langwieriger und komplexer Prozess. Dabei entstehen enorme Mengen an Unterlagen. Ein Großteil dieses Contents wird von Wissenschaftlern verfasst und richtet sich an ein Fachpublikum. Das ist zunächst kein Problem. Um die Sicherheit der Patienten und der Öffentlichkeit zu gewährleisten, müssen die Regulierungsbehörden strikte Evidenzanforderungen für die Bewertung neuer Therapien geltend machen.

Eben diese Behörden haben jedoch erkannt, dass Wissenschaftler und Spezialisten nicht die einzigen Beteiligten des Zulassungsprozesses sind. Während für Studienteilnehmer bereits vor vielen Jahren Schutzmaßnahmen ergriffen wurden, sind Agenturen wie die Europäische Arzneimittel-Agentur (EMA) zunehmend darauf bedacht, Studien für die breite Öffentlichkeit transparent zu gestalten. Wie wir bereits in einem früheren Beitrag dargelegt haben, enthält die EU-Verordnung für klinische Studien (EU Clinical Trials Regulation, EU CTR) nun die Anforderung, Plain Language Summaries, also Zusammenfassungen in einer für Laien verständlichen Sprache bereitzustellen.

Mehr Transparenz ist unverzichtbar – aber nicht immer einfach herzustellen. Zunächst einmal ist das Verfassen von Patientenkommunikation in für Laien verständlicher Sprache nicht so einfach, wie es zunächst erscheint. Eine ausführlichere Betrachtung dieser Herausforderungen enthält unser einführender Artikel zu einer für Laien verständlichen Sprache im Gesundheitswesen.

Klinischer Wissenschaftler zeichnet Daten auf

Kann KI die Patientenkommunikation verbessern?

Systeme auf Basis generativer KI sind bereits jetzt in der Lage, komplexe Inhalte zusammenzufassen. Aber wie gut schneiden sie bei medizinischen Texten mit hohem Informationsgehalt ab? Im Folgenden wird dargestellt, wie Bing (unter Verwendung von ChatGPT) antwortete, als wir um die Zusammenfassung eines BMJ-Artikel zum Einsatz von Immunmodulatoren bei fortgeschrittener Multipler Sklerose baten.

The article discusses a study conducted by Lizak and colleagues, which aimed to evaluate the impact of highly active immunomodulatory therapy on the progression of moderately advanced and advanced multiple sclerosis (MS) 1. The study used data from over 4,000 patients with MS and found that the disability trajectories showed large variability. The probability of reaching the outcome was not associated with baseline variables, suggesting that previous disease activity before progress into advanced stages does not have a significant impact on later disease progression. However, higher relapsed rate was associated with disability. Additionally, highly active immunomodulatory therapy was associated with lower risk of reaching the outcome disability step 1. The authors conclude that disease progression in moderately advanced and advanced MS is highly variable and amnesic to prior disease activity. Lower relapse rates and greater time with active immunomodulatory therapy are associated with decreased risk of accumulating further disability. Highly active immunomodulatory therapy may delay disability in moderately advanced and advanced multiple sclerosis 1.

1: https://blogs.bmj.com/jnnp/2017/03/05/­­immunomodulatory-therapy-modulates-progression-in-advanced-multiple-sclerosis/

Das Ergebnis ist gar nicht schlecht. Der Text ist etwa halb so lang wie der Originalartikel und ordentlich strukturiert. Er beginnt mit der Erläuterung des Studienziels und berücksichtigt die wichtigsten Ergebnisse. Auch die Schlussfolgerung des Verfassers wird exakt wiedergegeben.

Ein Großteil der Zusammenfassung besteht jedoch aus wörtlichen Übernahmen aus dem Original. Die resultierende Sprache ist komplex und voller Fachterminologie. Also haben wir das Tool gebeten, es noch einmal mit einfacheren Formulierungen zu versuchen.

The article talks about a study that looked at how a certain type of treatment affects the progression of multiple sclerosis (MS). The study found that the treatment can help delay disability in people with moderately advanced and advanced MS. The study also found that the risk of disability was lower in people who had fewer relapses and were on the treatment for a longer time. The authors suggest that this treatment may be helpful for people with moderately advanced and advanced MS.

Dieser Versuch ist besser, erreicht die gewünschte Einfachheit aber, indem viele wichtige Details ausgespart werden. So lässt sich nicht mehr nachvollziehen, welche Art von Behandlung untersucht wurde. Noch problematischer ist, dass durch das Fehlen nuancierter Beschreibungen wie „associated with“ die Schlussfolgerungen des Verfassers in Bezug auf die Risiken überbetont werden.

Natürlich ist unser kleines Experiment nicht gerade fair. Das KI-Chat-Tool von Bing ist ein noch in der Entwicklung befindliches Produkt. Und unsere Methoden waren nicht wirklich strikt definiert. Die generative KI entwickelt sich weiter. Mit geeignetem Training können wir in Zukunft viel bessere Ergebnisse erwarten. Dennoch dürften einige Einschränkungen bestehen bleiben. Wie wir in unserem vorherigen Beitrag dargelegt haben, erfordert die Anpassung von Inhalten für Laien Fähigkeiten, die sich über mehrere Bereiche erstrecken. Wortwahl und Satzlänge müssen beachtet werden. Gleiches gilt für Layout, Formatierung und die Einhaltung von Vorschriften. Und natürlich müssen Zusammenfassungen in einer für Laien verständlichen Sprache die Ergebnisse des Originals akkurat wiedergeben.

Patient und Arzt vernetzen sich digital

Lionbridge setzt sich aktiv mit diesen potenziellen Einsatzbereichen auseinander. Ausgeklügelte Techniken zur Quantifizierung der Komplexität in Quelltexten haben wir bereits implementiert. Unsere Beratung für Kunden wird unser Engagement für verantwortungsvolle Innovation unter Berücksichtigung des technischen Fortschritts widerspiegeln. Wir gehen davon aus, dass generative KI in kontrollierten Umgebungen zu erheblichen Produktivitätssteigerungen führen wird. Wir sind außerdem überzeugt, dass diese Fortschritte Lionbridge und andere Unternehmen im Bereich der Life Sciences in die Lage versetzen werden, Patienten und Öffentlichkeit mehr Content zugänglich zu machen. Unsere Serviceangebote im Bereich einer für Laien verständlichen Sprache unterstehen aber natürlich weiterhin unseren Experten.

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VERFASST VON
Paraic O’Donnell, Director, Life Sciences Technical Solutions
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