Vergleich von 9 Großen Sprachmodellen im Gesundheitswesen
Wir haben 9 LLMs anhand des MedQA-Datensatzes verglichen, einer klinischen Prüfungsbenchmark auf Graduiertenniveau, die auf USMLE-Fragen basiert. Jedes Modell beantwortete dieselben klinischen Multiple-Choice-Szenarien mit einem standardisierten Prompt, was einen direkten Genauigkeitsvergleich ermöglicht.
Wir haben auch die Latenz pro Frage gemessen, indem wir die Gesamtlaufzeit durch die Anzahl der bearbeiteten MedQA-Items dividiert haben.
Benchmark-Ergebnisse für LLMs im Gesundheitswesen
Benchmark-Methodik: Dieser Benchmark bewertet die überwachte Feinabstimmungsleistung von LLMs im Gesundheitswesen im Vergleich zu großen universellen Modellen (GPT-4) bei medizinischen Frage-Antwort-Aufgaben. Siehe Benchmark-Datenquellen.
MedQA: Multiple-Choice-Fragen zu medizinischen Prüfungen auf der Grundlage der United States Medical Licensing Examination.
Abbildung 1: Beispiel einer klinischen Multiple-Choice-Frage im USMLE-Stil.
MedMCQA: Großer Multiple-Choice-Question-Answering-Datensatz (MCQA), der reale Fragen aus medizinischen Eingangsprüfungen abbildet.
Abbildung 2: Eine groß angelegte medizinische Eingangsprüfungs-Multiple-Choice-Frage, bei der das Modell die richtige Antwort auswählen und zugehörige Erklärungen zu klinischen Befunden interpretieren muss.
PubMedQA: Biomedizinischer Frage-Antwort-Benchmark mit Ja/Nein/Vielleicht-Antworten.
Abbildung 3: Eine biomedizinische Ja/Nein/Vielleicht-Frage, bei der das Modell die Korrektheit einer klinischen Behauptung anhand des bereitgestellten Studienkontextes beurteilen muss.
Beispiele für LLMs im Gesundheitswesen
BERT-ähnlich (Nur-Encoder)
Optimiert für die Kodierung und Repräsentation biomedizinischer Texte, eignen sich diese Modelle hervorragend zur Merkmalsextraktion für Aufgaben wie die Klassifikation.
ChatGPT / LLaMA-ähnlich (Decoder, instruktions-/chat-abgestimmt)
Basierend auf LLaMA-artigen Architekturen und optimiert für interaktive Aufgaben und klinische Dialoge.
GPT / PaLM-ähnlich (Nur-Decoder, generativ)
Ähnlich wie GPT-3 oder PaLM aufgebaut, werden diese Modelle für universelle Textgenerierung und Zusammenfassung feinabgestimmt.
Universelle LLMs im Gesundheitswesen
*Llama 3.1 Instruct Turbo mit 405B Parametern. Siehe Benchmark-Methodik.
Wichtige Erkenntnisse:
- o1: Modell mit der besten Leistung
- 03 mini: Beste Budget-Option
- GPT 4.1: Beste Geschwindigkeit und Reaktionszeit
Über Genauigkeit und Eingabekosten hinaus unterscheiden sich die Modelle auch in ihren zugrunde liegenden Ansätzen zur Beantwortung medizinischer Fragen. Zum Beispiel verwendet o3 einen schrittweisen, analytischen Ansatz, während GPT-5 einfühlsam antwortet, Informationen organisiert und für Laien klar erklärt:
Abbildung 4: Abbildung, die Unterschiede zwischen den Antworten von GPT-5 und o3 zeigt.
Feinabstimmung medizinischer LLMs
Die Leistung des Standard-ChatGPT (4o Modell) wird mit dem bestehenden Assistenten für das „Clinical Medicine Handbook“ verglichen. Beide Modelle erhalten denselben Prompt und ihre Antworten werden analysiert:
GPT 4o
Abbildung 5: Die Abbildung zeigt, dass die Antwort des Standardmodells GPT 4o korrekt, aber auch stark zusammengefasst ist.1
Feinabgestimmtes medizinisches LLM
Abbildung 6: Die Abbildung zeigt, dass die Antwort des spezialisierten Agenten besser erklärt und ausführlicher ist.2
Lesen Sie LLM-Feinabstimmung und LLM-Training für weitere Informationen.
Anwendungen universeller LLMs
Diese Modelle sind allgemein feinabgestimmte Modelle, die eine Domänenanpassung benötigen, um klinische Aufgaben präzise auszuführen. Sie können diese Modelle im Gesundheitswesen nutzen, indem Sie Folgendes einsetzen:
- Kontinuierliches Vortraining auf medizinischen Daten, um dem Modell zu helfen, medizinische Sprache besser zu erkennen, indem es mit klinischen Notizen und biomedizinischer Literatur (wie PubMed) konfrontiert wird.
- RAG , um Daten aus verifizierten klinischen Dokumenten abzurufen und zur Laufzeit präzise Antworten zu generieren.
- Instruktions-Feinabstimmung, damit das Modell lernt, klinische Fragen zu beantworten oder Symptome aus Text zu extrahieren.
Abbildung 7: Ein allgemeiner Workflow zur Feinabstimmung von LLMs für spezialisierte Anwendungsfälle.
Anwendungsfälle von LLMs in klinischen Umgebungen
1. Medizinische Transkription
LLMs können bei der Erstellung medizinischer Transkriptionen helfen, indem sie:
- Dem organischen Dialog zwischen Patient und Arzt zuhören.
- Kritische medizinische Details extrahieren.
- Medizinische Daten in konforme Patientenakten verdichten, die mit den entsprechenden Abschnitten einer EHR übereinstimmen.
Praxisbeispiel: Das MedLM von Google kann die Patient-Arzt-Konversation erfassen und in eine medizinische Transkription umwandeln.9
2. Verbesserung elektronischer Patientenakten (EHR)
Die weit verbreitete Nutzung elektronischer Patientenakten (EHRs) hat enorme Mengen an Patientendaten hervorgebracht, die bei effektiver Nutzung die Gesundheitsversorgung erheblich verbessern können.
Zum Beispiel kann die Analyse von EHR-Daten Ärzten helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, indem sie Muster in Diagnosen, Behandlungen und Ergebnissen aufdeckt. Sie kann auch eine frühzeitige Krankheitserkennung und eine personalisiertere Versorgung unterstützen, indem sie Risikofaktoren identifiziert und Behandlungen auf einzelne Patienten zuschneidet.
Auf Systemebene können EHR-Daten die Effizienz steigern, indem sie redundante Tests reduzieren, Versorgungslücken aufzeigen und Maßnahmen fördern, die Qualität verbessern und die Kosten senken.
Praxisbeispiel: Das MedLM von Google wird von BenchSci, Accenture und Deloitte zur Verbesserung elektronischer Patientenakten (EHRs) eingesetzt.
- BenchSci hat MedLM in seine ASCEND-Plattform integriert, um die Qualität der präklinischen Forschung zu verbessern.
- Accenture nutzt MedLM, um unstrukturierte Daten aus mehreren Quellen zu organisieren und so zuvor zeitaufwändige, fehleranfällige manuelle Vorgänge zu automatisieren.
- Deloitte arbeitet mit MedLM, um Reibungsverluste bei der Behandlungssuche zu minimieren. Sie setzen einen interaktiven Chatbot ein, der den Teilnehmern von Gesundheitsplänen hilft, die Anbieteralternativen besser zu verstehen.10
3. Klinische Entscheidungsunterstützung
LLMs helfen Ärzten, patientenspezifische Informationen im Kontext der aktuellen medizinischen Evidenz zu interpretieren, und zeigen relevante Überlegungen während der Diagnose oder Behandlungsplanung auf, ohne das klinische Urteilsvermögen zu ersetzen.
Praxisbeispiel: MedGemma (Google DeepMind) ist eine Sammlung von offenen Gewichtsmodellen für die Medizin, die auf der Gemma 3-Architektur von Google aufbauen. Anstatt als direktes Diagnosewerkzeug für Verbraucher zu fungieren, dient MedGemma als Grundlage für Entwickler, um arztorientierte medizinische Anwendungen zu erstellen.
MedGemma wurde sowohl für die Analyse medizinischer Texte als auch von Bildern entwickelt und kann komplexe medizinische Bilder interpretieren, darunter Röntgenaufnahmen des Brustkorbs, MRTs und CT-Scans. Es unterstützt auch klinische Denkaufgaben, wie das Zusammenfassen von Patientennotizen oder die Beantwortung medizinischer Prüfungsfragen.
Laut einer Überprüfung durch einen US-amerikanischen, zertifizierten Herz-Thorax-Radiologen würden 81% der MedGemma-Röntgenberichte zu Patientenmanagement-Entscheidungen führen, die denen auf Basis der Original-Radiologenberichte ähneln (siehe Grafik unten).
Abbildung 8: Das Diagramm zeigt, wie oft KI-generierte Röntgenberichte des Brustkorbs und Originalberichte von Radiologen zu ähnlichen oder unterschiedlichen klinischen Ergebnissen in normalen, abnormalen und allen Fällen führen.11
4. Unterstützung der medizinischen Forschung
In der medizinischen Forschung liegt der Kernwert von LLMs in ihrer Fähigkeit, die Literatursichtung und -synthese zu beschleunigen.
Anstatt Artikel zusammenzufassen, helfen LLMs Forschern, mit der schnell wachsenden biomedizinischen Literatur Schritt zu halten, indem sie relevante Studien identifizieren, wichtige Erkenntnisse extrahieren und Einsichten aus mehreren Quellen synthetisieren.
Praxisbeispiel: Der Gesundheits-Chatbot von John Snow hilft Forschern, relevante wissenschaftliche Arbeiten zu finden, wichtige Erkenntnisse zu extrahieren und Forschungstrends zu erkennen. Er ist besonders wertvoll, um die riesige Menge biomedizinischer Literatur zu durchforsten.12
5. Automatisierte Patientenkommunikation
LLM im Gesundheitswesen können informative und einfühlsame Antworten auf Patientenfragen verfassen. Einige Beispiele sind:
- Medikamentenmanagement und Erinnerungen: Ein Chatbot erinnert Patienten regelmäßig an die Einnahme ihrer Diabetes-Medikamente und fordert eine Bestätigung an.
- Gesundheitsüberwachung und Nachsorge: Ein postoperativer Patient sendet seine Schmerz- und Wundstatus an einen Chatbot, der feststellt, ob der Heilungsprozess voranschreitet.
- Informationelle und edukative Kommunikation: Ein Patient fragt einen Chatbot, wie er hohen Blutdruck managen kann, und der Chatbot antwortet mit Ernährungs- und Lebensstiltipps.
Praxisbeispiel: ChatGPT Health ermöglicht es Nutzern, ihre medizinischen Aufzeichnungen und Wellness-Daten (z. B. Apple Health oder MyFitnessPal) sicher zu verbinden. Nutzer können dann ChatGPT Fragen zu ihren eigenen Daten stellen, wie „Wie entwickelt sich mein Cholesterin?“ oder „Fassen Sie meine letzten Laborergebnisse zusammen.“13
Praxisbeispiel: Das Boston Children’s Hospital setzt Buoy Health ein, einen KI-gesteuerten Online-Symptom-Checker-Chatbot, der Patienten sofort Antworten auf gesundheitliche Fragen und Erstkonsultationen bietet.
Der Chatbot kann Patienten triagieren, indem er ihre Symptome analysiert und berät, ob sie einen Arzt aufsuchen müssen.14
6. Prädiktive Gesundheitsergebnisse
LLMs können für Risikostratifizierung und Prognosen im Gesundheitswesen eingesetzt werden. Durch die Unterstützung der Analyse strukturierter und unstrukturierter klinischer Daten können LLMs helfen, Patienten mit erhöhtem Risiko (wie z. B. einer Krankenhauswiederaufnahme) zu identifizieren und eine proaktive Versorgungsplanung zu unterstützen, oft in Kombination mit traditionellen Vorhersagemodellen.
Praxisbeispiel: Apotheker der WVU verwenden einen prädiktiven Algorithmus, um das Wiederaufnahmerisiko zu bestimmen. Dieser Ansatz untersucht Daten aus elektronischen Patientenakten (EHRs), die Patientendemografien, klinische Vorgeschichte und sozioökonomische Gesundheitsdeterminanten umfassen.
Auf Grundlage dieser Forschung identifizieren die WVU-Apotheker Patienten mit hohem Wiederaufnahmerisiko und weisen Pflegekoordinatoren zu, die sie nach der Entlassung nachbetreuen. Dies kann helfen, die Wiederaufnahmeraten zu senken.15
7. Personalisierte Behandlungspläne
Durch die Integration von Krankengeschichte, Symptomen und longitudinalen Gesundheitsdaten können LLMs helfen, komplexe Patienteninformationen in individualisierte Versorgungsüberlegungen zu übersetzen und so personalisiertere und kontextbewusstere Behandlungsgespräche zwischen Ärzten und Patienten zu unterstützen.
Praxisbeispiel: Der KI-Chatbot von Babylon Health gibt individuelle Gesundheitsempfehlungen basierend auf den Symptomen und der Krankengeschichte des Nutzers. Er führt ein Gespräch mit den Nutzern, indem er relevante Fragen stellt, um ihre Probleme besser zu analysieren, und maßgeschneiderte Empfehlungen gibt.16
8. Medizinische Kodierung und Abrechnung
LLM können Prüfprozesse automatisieren, indem sie Patientenakten und EHRs analysieren.
Praxisbeispiel: Epic Systems, ein EHR-Anbieter, integriert LLMs in seine Software, um bei der Kodierung und Abrechnung zu helfen. Die LLMs können Anomalien in den Zugriffsmustern auf vertrauliche Patientendaten oder Inkonsistenzen in der Kodierung und Abrechnungspraxis überwachen.17
Praxisbeispiel: Claude for Healthcare (Anthropic) ist eine unternehmensorientierte Plattform für Gesundheitsorganisationen, Anbieter und Versicherer. Sie verbindet große Sprachmodelle mit professionellen medizinischen Datenbanken wie ICD-10 und der CMS Coverage Database, was es Krankenhäusern ermöglicht, administrative Arbeitsabläufe zu automatisieren. Dazu gehören Versicherungsvorabgenehmigungen, die Zusammenfassung von Patientenakten und die Triage von Patientennachrichten.18
LLMs sind jedoch noch nicht vollständig für die medizinische Kodierung bereit, aber ihre Beiträge sind vielversprechend: Forscher untersuchten, wie häufig vier LLMs (GPT-3.5, GPT-4, Gemini Pro und Llama2-70b Chat) die richtigen CPT-, ICD-9-CM- und ICD-10-CM-Codes ausgaben.
Ihre Ergebnisse zeigen ein erhebliches Verbesserungspotenzial. Die Forscher stellten fest, dass LLMs oft Codes generieren, die ungenaue Informationen übermitteln, mit einer maximalen Genauigkeit von 50%.19
9. Training und Ausbildung
LLM und generative KI können als interaktive Bildungswerkzeuge eingesetzt werden, die Ärzten und Patienten helfen, komplexe medizinische Konzepte besser zu verstehen und verwirrende Informationen zu klären.
Praxisbeispiel: Oxford Medical Simulation setzt LLMs in Verbindung mit VR-Technologie ein, um immersive virtuelle Patientensimulationen zu erstellen.
Diese Simulationen ermöglichen es den Studierenden, Hochdruckszenarien zu erleben, wie z. B. die Behandlung eines Herzstillstandpatienten, ohne reale Konsequenzen.
Die LLMs steuern die Reaktionen der virtuellen Patienten und machen sie realistischer und unvorhersehbarer, was die Studierenden auf die Variabilität realer klinischer Umgebungen vorbereitet.20
10. Arzneimittelforschung und -entwicklung
LLMs beschleunigen die pharmazeutische Forschung, indem sie Entwicklungszyklen verkürzen und die Kosten für die Markteinführung neuer Wirkstoffe senken. Diese Modelle können:
- Komplexe Molekülstrukturen analysieren und Verbindungen mit therapeutischem Potenzial kennzeichnen.
- Die Wirksamkeit und das Sicherheitsprofil von Wirkstoffkandidaten vor Labortests vorhersagen.
- Neue molekulare Konfigurationen vorschlagen, die auf spezifische therapeutische Ziele ausgerichtet sind.
- Leitstrukturen optimieren, um die Pharmakokinetik zu verbessern und Nebenwirkungen zu reduzieren.
Chemische Sprachmodelle, eine Untergruppe der LLMs, die speziell für pharmazeutische Anwendungen entwickelt wurden, haben messbare Ergebnisse im De-novo-Wirkstoffdesign erzielt. Untersuchungen zeigen, dass warmgestartete Modelle (solche, die mit vortrainierten biochemischen Sprachmodellen initialisiert wurden) qualitativ hochwertigere Verbindungen erzeugen als Baseline-Ansätze.21
11. Radiologie und medizinische Bildgebung
Multimodale LLMs, die sowohl Text als auch Bilder verarbeiten, können medizinische Bilder zusammen mit klinischen Daten überprüfen, um die Erkennung von Anomalien zu unterstützen und zu präziseren diagnostischen Interpretationen beizutragen.
- Bildinterpretation: Modelle wie Med-Flamingo und LLaVA-Med analysieren medizinische Bilder im klinischen Kontext und unterstützen Radiologen bei der Früherkennung von Erkrankungen, die auf Röntgenaufnahmen des Brustkorbs, MRTs und CT-Scans sichtbar sind.
- Automatisierte Befunderstellung: Systeme wie ChatCAD erstellen radiologische Berichte direkt aus Bilddaten und adressieren damit eine der zeitaufwändigsten Aufgaben in Abteilungen mit hohem Bildaufkommen.
12. Gesundheitskompetenz und sprachliche Zugänglichkeit
Eine praktische Lücke in der Patientenversorgung ist die Distanz zwischen der klinischen Sprache und der Sprache, die Patienten verwenden, um ihre eigene Gesundheit zu beschreiben. LLMs können helfen, diese Lücke zu schließen, indem sie:
- Medizinische Terminologie und Fachjargon in eine für den Patienten verständliche Sprache auf seinem Leseniveau übersetzen.
- Sprachunterschiede zwischen Patienten und Anbietern in mehrsprachigen Versorgungsumgebungen überbrücken.
- Behandlungsoptionen, Testergebnisse und Pflegepläne in handlungsorientierten Formaten erklären.
Ein verbessertes Patientenverständnis geht mit besserer Therapietreue und besseren Ergebnissen einher.
Herausforderungen von LLMs im Gesundheitswesen
Datenschutzbedenken
Die Nutzung LLM-basierter Gesundheitsanwendungen, die nicht ordnungsgemäß entwickelt, getestet oder für medizinische Zwecke zugelassen wurden, kann erhebliche Risiken für die Nutzer darstellen, insbesondere im Hinblick auf die Datensicherheit.
Diese Werkzeuge verarbeiten oft sensible, vom Nutzer bereitgestellte Gesundheitsinformationen, wobei nicht immer klar ist, wie diese Daten gespeichert, weitergegeben werden oder ob die Anwendungen die bestehenden Datenschutzgesetze und -vorschriften vollständig einhalten.22
Genauigkeit und Zuverlässigkeit
LLMs neigen auch zu Halluzinationen, plausibel klingenden, aber falschen oder irreführenden Informationen.
Zum Beispiel empfahl GPT-3.5 auf eine medizinische Anfrage hin fälschlicherweise Tetracyclin für eine schwangere Patientin, obwohl es dessen potenzielle Schädigung des Fötus korrekt erklärte.23
Abbildung 8: Ein Beispiel von GPT-3.5, das die falsche Empfehlung eines Medikaments zeigt.
Generalisierung vs. Spezialisierung
Ein LLM, das mit allgemeinen medizinischen Daten trainiert wurde, verfügt möglicherweise nicht über das detaillierte Fachwissen, das für bestimmte medizinische Fachgebiete erforderlich ist.
Verzerrungen und ethische Überlegungen
Neben der Genauigkeit gibt es ethische Bedenken, wie etwa die Möglichkeit, dass LLMs Verzerrungen in ihren Trainingsdaten fortschreiben. Dies könnte zu ungleichen Behandlungsempfehlungen für verschiedene demografische Gruppen führen.
Weitere Details zu den Herausforderungen großer Sprachmodelle finden Sie unter Risiken der generativen KI und Ethik der generativen KI.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenDie Zukunft von LLMs im Gesundheitswesen
Die Analyse von Stanford deutet darauf hin, dass es ein erhebliches ungenutztes Potenzial für LLMs im Gesundheitswesen gibt.24
Während viele LLMs für Aufgaben wie die Unterstützung der Diagnostik oder der Patientenkommunikation eingesetzt wurden, haben sich nur wenige auf administrative Aufgaben konzentriert, die zum Burnout bei Ärzten beitragen.
In Zukunft könnten sich LLMs weiterentwickeln, um mit Verhalten, mehr Kontext und Emotionen zu interagieren, und so eine persönlichere und einfühlsamere Unterstützung ermöglichen.
Methodik zu großen Sprachmodellen im Gesundheitswesen
Benchmark-Methodik: Dieser Benchmark bewertet 9 beliebte allgemeine LLMs anhand medizinischer Fragen auf Graduiertenniveau unter Verwendung des MedQA-Datensatzes, der seine Inhalte aus der United States Medical Licensing Examination (USMLE) bezieht. Jede Frage beinhaltet ein klinisches Szenario und Multiple-Choice-Antwortmöglichkeiten.
LLM-Ausgaben: Jedes Modell wurde aufgefordert, eine strukturierte Antwort zurückzugeben (z. B. „Answer: C“).25
Latenz: Die durchschnittliche Zeit, die ein Modell benötigt, um eine Antwort auf eine einzelne MedQA-Eingabeaufforderung zu generieren. Wenn beispielsweise 100 Fragen insgesamt 1,115 Sekunden zur Fertigstellung benötigen, beträgt die durchschnittliche Latenz 11.15 Sekunden pro Frage.
Benchmark-Datenquellen für LLMs im Gesundheitswesen
Diese Forschung zitieren
Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
title = {{Vergleich von 9 Großen Sprachmodellen im Gesundheitswesen}},
year = {2026},
month = may,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/large-language-models-in-healthcare}},
note = {AIMultiple. Abgerufen am 21. Mai 2026}
}Referenzlinks
Seien Sie der Erste, der kommentiert
Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Alle Felder sind erforderlich. Kommentare werden in ihrer Originalsprache belassen.