• Freier Vortrag

Einsatz von Large Language Models (LLM) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) zur Unterstützung der leitliniengerechten Antibiotikatherapie in der HNO-Heilkunde

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Saal B

Topics

  • Allergologie / Umweltmedizin / Immunologie
    • Sonstiges

Abstract

Einleitung In der HNO stellt die gezielte Antibiotikatherapie eine besondere Herausforderung dar, da die Unterscheidung zwischen einer bakteriellen und viralen Infektion schwierig ist. Ein rationaler Antibiotikaeinsatz ist jedoch zur Vermeidung von Resistenzentwicklungen essenziell. Die S2k-Leitlinie zur Antibiotikatherapie bei HNO-Infektionen dient als Grundlage für die Entwicklung eines KI-gestützten Systems, das die Auswahl der optimalen Therapie unterstützen soll.

Material/Methode Das System verwendet LLMs zur Verarbeitung natürlicher Sprache und RAG, um gezielt Informationen aus der S2k-Leitlinie abzurufen. Die Implementierung erfolgt durch die Kombination eines Frage-Antwort-Systems mit einem RAG-Ansatz, der relevante Leitlinieninformationen extrahiert und für die individuelle Therapieempfehlung aufbereitet.

Ergebnisse Die technische Implementierung ermöglicht es, spezifische Leitlinienempfehlungen auf Anfrage zu liefern. Das System kann Fragen zur Antibiotikatherapie beantworten und individualisierte Empfehlungen auf Basis der Leitlinien generieren. Die Integration von RAG führte dabei zu einer präzisen Extraktion relevanter Informationen, während die LLMs die Verarbeitung von bestimmten medizinischen Fragen ermöglichten.

Diskussion Das entwickelte System zeigt vielversprechende Ergebnisse in der technischen Umsetzung eines KI-gestützten Tools zur Unterstützung der Antibiotikatherapie in der HNO. Es bietet die Möglichkeit, eine Behandlung basierend auf den aktuellen Leitlinienempfehlungen zu erstellen. Weitere Entwicklungsschritte umfassen die Validierung der Ergebnisse in der klinischen Praxis sowie die Verbesserung der Benutzeroberfläche, um die Akzeptanz zu erhöhen.

Nein