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In ein­er Veröf­fentlichung im renom­mierten Fachjour­nal „Nature Can­cer“ erk­lären Forschende des Else Krön­er Fre­se­nius Zen­trums (EKFZ) für Dig­i­tale Gesund­heit an der TU Dres­den und von Genen­tech, einem Unternehmen der Roche-Gruppe, wie autonome KI-Mod­elle zukün­ftig die Arbeitsabläufe in der Kreb­s­forschung und darüber hin­aus verän­dern wer­den.

Bere­its heute unter­stützen Kün­stliche Intel­li­genz (KI) und soge­nan­ntes Deep Learn­ing Forschende in zahlre­ichen Bere­ichen. Bis­lang kon­nten diese Mod­elle allerd­ings nur spez­i­fis­che Auf­gaben lösen, wofür sie genaue Vor­gaben und Anleitung durch Wis­senschaft­lerin­nen und Wis­senschaftler benöti­gen. Bio­medi­zinis­che Forschung wie zum Beispiel die Entwick­lung neuar­tiger Kreb­s­ther­a­pi­en bein­hal­tet meist kom­plexe und mehrstu­fige Arbeitss­chritte. Dazu gehören die Recherche, Pla­nung und Durch­führung von Exper­i­menten, gefol­gt von Auswer­tung und Inter­pre­ta­tion der Dat­en.

KI kon­nte hier bish­er nur bei einzel­nen Schrit­ten wie etwa in der Date­n­analyse oder bei der Mod­el­lierung helfen. Durch die Ein­führung großer Sprach­mod­elle (Large Lan­guage Mod­els – LLMs) wie zum Beispiel Chat­G­PT, die auf Basis men­schlich­er Sprache arbeit­en, kön­nen heute immer mehr wis­senschaftliche Auf­gaben wie Lit­er­atur­recherche, Hypothe­sen­gener­ierung und Pla­nung von Exper­i­menten durch eine KI unter­stützt wer­den. Mit­tler­weile ver­ste­hen diese Mod­elle nicht nur reinen Text, son­dern auch Bilder, Videos und struk­turi­erte Dat­en wie Tabellen und Flow­charts.

Durch das Konzept von KI-Agen­ten kön­nte ein Sprach­mod­ell wie Chat­G­PT in Zukun­ft grund­sät­zlich auf jede Soft­ware selb­st zugreifen und diese nutzen, um eine Auf­gaben­stel­lung zu lösen – etwas, das bis­lang auss­chließlich Wis­senschaft­lerin­nen und Wis­senschaftlern vor­be­hal­ten war. Auch wer­den die Mod­elle zunehmend bess­er darin, selb­ständig zu ler­nen, ihr Wis­sen zu reflek­tieren und neue Prob­lem­stel­lun­gen zu lösen. Die Forschen­den beschreiben in ihrer Veröf­fentlichung in der Fachzeitschrift „Nature Can­cer“, wie diese Weit­er­en­twick­lun­gen die wis­senschaftliche Arbeit in der Kreb­s­forschung in der nahen Zukun­ft verän­dern wer­den.

Unter­stützung für die Forschen­den dank des KI-Co-Piloten

Autonome KI-Mod­elle basierend auf großen Sprach­mod­ellen, die selb­ständig ler­nen und reflek­tieren, kön­nten in Zukun­ft naht­los mit Forschen­den zusam­me­nar­beit­en. Dadurch ließe sich der gesamte Entwick­lung­sprozess in der Kreb­s­forschung von der Lit­er­atur­recherche, der Pro­jek­t­pla­nung über die Mod­el­lierung möglich­er Medika­mente bis hin zum Design von klin­is­chen Stu­di­en beschle­u­ni­gen.

Kom­plexe Arbeitsabläufe vere­in­fachen

Die Mod­elle vere­in­fachen zeitaufwändi­ge bio­medi­zinis­che Arbeitsabläufe, indem sie mehrstu­fige Auf­gaben automa­tisieren und eine effiziente Zusam­me­nar­beit zwis­chen spezial­isierten KI-Sys­te­men ermöglichen. Die Iden­ti­fizierung neuer Ziele für Kreb­smedika­mente bein­hal­tet eine umfan­gre­iche Lit­er­atur­recherche. Aufwendi­ge Mod­el­lierun­gen der 3D-Struk­tur eines Eiweißes oder eines Medika­ments waren bis­lang häu­fig Gegen­stand ein­er gesamten Dok­torar­beit. Neue KI-Agen­ten mit Inter­net­zu­griff hinge­gen kön­nen hun­derte Pub­lika­tio­nen lesen sowie zahlre­iche ver­schiedene 3D-Struk­turen inner­halb weniger Minuten unter­suchen.

Mehr Zeit für kreative Ideen und strate­gis­che Entschei­dun­gen

Auch wenn die Sys­teme zunehmend autonom arbeit­en kön­nten, wird die Überwachung durch men­schliche Forscherin­nen und Forsch­er beste­hen bleiben. Sie leit­en die Sys­teme an und über­prüfen die einzel­nen Schritte und Ergeb­nisse. Ziel ist es, dass die Sys­teme detail­lierte, zeitaufwändi­ge Rou­tin­ear­beit­en automa­tisieren. Dadurch bleibt den Wis­senschaft­lerin­nen und Wis­senschaftlern mehr Zeit für kreative neue Ideen und strate­gis­che Entschei­dun­gen.

„Diese neuen Sys­teme wer­den die bio­medi­zinis­che Forschung maßge­blich verän­dern und beschle­u­ni­gen. Zugle­ich müssen sich Wis­senschaft­lerin­nen und Wis­senschaftler auch der ethis­chen und sicher­heit­srel­e­van­ten Kon­se­quen­zen bewusst sein. Es ist unsere Auf­gabe, KI ver­ant­wor­tungsvoll einzuset­zen und die dafür erforder­lichen Rah­menbe­din­gun­gen zu definieren. Dann sind diese KI-Sys­teme eine wertvolle Ergänzung und Unter­stützung, um die Forschung voranzubrin­gen, Krankheit­en bess­er zu ver­ste­hen und passende Ther­a­piean­sätze find­en zu kön­nen“, sagt Prof. Jakob N. Kather, Pro­fes­sor für Klin­is­che Kün­stliche Intel­li­genz an der TU Dres­den.

Else Krön­er Fre­se­nius Zen­trum (EKFZ) für Dig­i­tale Gesund­heit

Das EKFZ für Dig­i­tale Gesund­heit an der TU Dres­den und dem Uni­ver­sität­sklinikum Carl Gus­tav Carus Dres­den wurde im Sep­tem­ber 2019 gegrün­det. Es wird mit ein­er Förder­summe von 40 Mil­lio­nen Euro für eine Laufzeit von zehn Jahren von der Else Krön­er-Fre­se­nius-Stiftung gefördert. Das Zen­trum konzen­tri­ert seine Forschungsak­tiv­itäten auf inno­v­a­tive, medi­zinis­che und dig­i­tale Tech­nolo­gien an der direk­ten Schnittstelle zu den Pati­entin­nen und Patien­ten. Das Ziel ist dabei, das Poten­zial der Dig­i­tal­isierung in der Medi­zin voll auszuschöpfen, um die Gesund­heitsver­sorgung, die medi­zinis­che Forschung und die klin­is­che Prax­is deut­lich und nach­haltig zu verbessern.

Kon­takt

EKFZ für Dig­i­tale Gesund­heit
Anja Stüb­n­er und Dr. Vik­to­ria Bosak
Presse- und Öffentlichkeit­sar­beit
Tel.: +49 351 – 458 11379
news.ekfz@tu-dresden.de
digitalhealth.tu-dresden.de

Orig­i­nalpub­lika­tion:
https://doi.org/10.1038/s43018-024–00861‑7

Quelle: IDW

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