Künstliche Intelligenz

Medizinische Daten mit Vektordatenbanken und PrivateGPT sicher verarbeiten

Warum Sie LLM-basierte Tools zur Dokumentensuche im Gesundheitswesen nutzen sollten - und wie Sie die Datensicherheit mit Vektordatenbanken und PrivateGPT gewährleisten können.

Oktober 2023
20
min Lesezeit
Neeraj Sujan
Software-Ingenieur bei Motius
Spezialisiert auf Datenpipelines und ML
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Jeder will gerade Large Language Models (LLMs) wie GPT nutzen. Es gibt zum Beispiel viele vielversprechende Anwendungsfälle für LLM-basierte Tools zur Dokument-Suche. Aber es gibt auch einige Herausforderungen, wie Zuverlässigkeit, Access Management und Datensicherheit. In diesem Artikel erklären wir, wie Daten mittels Vektordatenbanken und PrivateGPT sicher verarbeitet werden können.


Wenn Sie mit sehr sensiblen Daten umgehen, ist die Nutzung von LLMs etwas komplizierter. Aber es ist machbar und es lohnt sich. Bevor wir erklären, wie Vektordatenbanken und PrivateGPT funktionieren, sollten wir prüfen, ob es die Mühe wert ist. Was sind vielversprechende Anwendungsfälle für Branchen mit extrem hohen Sicherheitsstandards?

Es gibt zwar viele Branchen, die sensiblen Daten verarbeiten (und alle Daten sollten mit Vorsicht verarbeitet werden), aber der stark regulierte Gesundheitssektor ist wahrscheinlich der komplexeste von allen. Es ist aber auch der Markt mit einigen der wirkungsvollsten Use Cases für LLMs. Daher konzentrieren wir uns heute auf das Potenzial von LLM Anwendungen im Gesundheitswesen und der Pharmazie.


Puh, bisschen viele Fachbegriffe? Für den Fall, dass dir ein paar Begriffe unklar sind, gibt's hier ein kleines Glossar:

Large Language Models (LLMs): Large Language Models sind fortgeschrittene KI-Modelle, die in der Lage sind, menschenähnlichen Text zu verstehen und zu erzeugen. GPT ist zum Beispiel ein LLM. Sie werden häufig zur Texterstellung, Übersetzung und Beantwortung von Fragen verwendet.

Vektordatenbanken: Vektordatenbanken sind strukturierte Repositorien mit bereichsspezifischen Informationen, die im Vektorformat gespeichert sind und eine effiziente Abfrage und Abrufung von Daten ermöglichen.

PrivateGPT: PrivateGPT ist ein Tool, das es Unternehmen ermöglicht, LLMs zu nutzen und dabei den Datenschutz und die Kontrolle über den Trainingsprozess strikt zu wahren. Denn, wie der Name schon verrät, ist das Tool privat und nicht open-source.

Fine-Tuning: Beim Fine-Tuning werden die Gewichte und Parameter eines LLM anhand domänenspezifischer Daten aktualisiert, um seine Leistung für bestimmte Aufgaben zu optimieren.

Prompt Engineering: Beim Prompt Engineering werden Abfragen bzw. Prompts (also Eingaben) optimiert, um bessere Antworten zu erhalten. So stellst du sicher, dass der KI-generierte Text präzise und genau ist, was zur Gesamtqualität des Outputs beiträgt.

Healthcare Use Cases für LLM-basierte Dokumentsuche

Mit LLM-basierten Tools zur intelligenten Durchsuchung von Dokumenten, auch Dokument-Q&A-Tools genannt, kannst du Informationen aus internen Dokumenten abrufen. Im Grunde genommen machst du Prompt Engineering für dein LLM, so dass es dir zuverlässige Quelleninformationen liefert. Klingt abstrakt? Hier sind ein paar Anwendungsfälle für die Medizin- und Gesundheitsbranche:

  1. Beschleunige pharmazeutische Zulassungsprozesse: Dokumente für die Arzneimittelzulassung zu sammeln kostet Zeit und Ressourcen. Die Datenmenge ist immens, wird in verschiedenen Institutionen gesammelt und in uneinheitlichen Formaten gespeichert. Außerdem benötigst du z. B. für die FDA-Zulassung andere Unterlagen als für die EMA-Zulassung. Mit einem maßgeschneiderten Q&A Tool kannst du die benötigten Patienten- und Forschungsdaten in weniger als einer Minute zusammenstellen. So kann dein Team schnell fundierte Entscheidungen treffen. Mit Echtzeit-Überwachungsfunktionen können potenzielle Probleme umgehend zu behoben, die Qualität gesichert und kostspielige Fehler vermieden werden.
  2. Bessere Diagnostik und Medikamente: Um die beste Therapie zu wählen, sind Ärzte auf viele verschiedene Diagnosemethoden angewiesen. Leider sind die jeweiligen Ergebnisse (fast immer) in leicht unterschiedlichen Datenformaten gespeichert. Die einzige Möglichkeit, sich einen Überblick über das Gesamtbild zu verschaffen, besteht derzeit darin, die Ergebnisse auszudrucken und manuell zu vergleichen. Mit einem LLM, das all diese verschiedenen Dateiformate lesen kann, könnten Ärzte z.B. intelligente, auf allen Patientendaten basierende Medikationsvorschläge erhalten.
  3. Abruf von elektronischen Patientenakte (ePA): LLM-basierte Dokumentensuchsysteme können elektronischen Patientenakten effizienter zu durchsuchen und Muster erkennen. Das System würde Informationen wie Anamnese, Testergebnisse oder Behandlungspläne verarbeiten und Empfehlungen in natürlicher Sprache aussprechen. Genau wie du es von ChatGPT kennst.
  4. Chatbots für das Gesundheitswesen: Biete Patienten rund um die Uhr Unterstützung mit einem intelligenten Chatbot. Dies ist insbesondere für die Beantwortung allgemeiner medizinischer Fragen relevant. Sie können aber auch dazu führen, dass lebensbedrohliche Situationen schneller erkannt werden und automatisch eine Überweisung an einen Experten eingeleitet wird. In allen anderen Fällen kann es bei der Suche nach dem richtigen Experten helfen und Unterstützung bei der Terminplanung bieten.
  5. Schnelle präklinische Forschung: Wechselnden Laborabläufe, manuelle Verfahren und riesige Mengen an unstrukturierten Daten aus verschiedenen Quellen verlangsamen die Medikamententwicklung und anderen präklinischen Studien. Large Language Models können (halb-)autonome Agenten dazu befähigen, in natürlicher Sprech formulierte Nutzeranweisungen in technische Aktionen umzusetzen. Durch die Verbindung mit verschiedenen Tools und Datenbanken können diese Agenten Aufgaben wie SQA-Abfragen, Datenanalyse, Visualisierung und Berichterstellung übernehmen.


Der moderne LLM-Stack

Ok, jetzt haben wir das Warum geklärt. Jetzt muss sichergestellt werden, dass die Ergebnisse eines solchen Tools mit gesetzlichen und ethischen Standards übereinstimmen. Lass uns also über Vektordatenbanken und Fine-Tuning sprechen. Beides sind Strategien zur Verbesserung der Ausgabequalität und damit zur Gewährleistung der Zuverlässigkeit und Rückverfolgbarkeit der Ergebnisse.

Nutze Vektordatenbanken

Stell dir vor, du konsultierst einen Arzt wegen eines gesundheitlichen Problems. Der Arzt wäre nicht in der Lage, eine genaue Diagnose zu stellen, ohne den Kontext deiner Krankheit zu kennen. Er würde Fragen stellen, Tests durchführen und relevante Informationen sammeln, bevor er eine Diagnose stellt. Ähnlich wie der Arzt kontextbezogene Informationen benötigt, um eine genaue Diagnose machen zu können, verbessert die Integration von LLMs mit Vektordatenbanken deren Fähigkeit, präzise, branchenspezifische Dokumente und Informationen abzurufen.

LLMs können auch eine Art Gedächtnis haben, mit der Fähigkeit, aus externen Wissensquellen zu schöpfen. Vektordatenbanken speichern solche vorverarbeitete, bereichsspezifische Informationen, die sich nahtlos in LLM-Antworten integrieren lassen. Sie überbrücken die Lücke zwischen dem vorhandenen Wissen des Modells und den branchenspezifischen Informationen.

Vektordatenbanken speichern diese sensiblen Daten in einem strukturierten Format, das eine einfache Abfrage und einen einfachen Abruf ermöglicht. Sie können auch verschiedene Datentypen aufnehmen, zum Beispiel Text, Bilder und strukturierte Daten wie Tabellen oder Diagramme. Mit dieser Vielseitigkeit kannst du den besonderen Anforderungen des Gesundheitssektors gerecht werden. Aber im Grunde genommen sidn Vektordatenbanken für alle Branchen, in denen personenbezogene Daten verarbeitet werden, relevant. Also auch im Finanz- oder Rechtswesen.

Erstelle eine Wissensdatenbank

Die Nutzung von Vektordatenbanken umfasst eine Reihe von Schritten:

  1. Datenerfassung und -kuratierung: Relevante Daten werden gesammelt, kuratiert und vorverarbeitet, um ihre Qualität und Relevanz sicherzustellen.
  2. Umwandlung in Vektoren: Die Daten werden in Vektoren umgewandelt - mathematische Darstellungen, die die semantische Bedeutung der Informationen erfassen.
  3. Organisation innerhalb der Datenbank: Die Vektoren sind in der Datenbank organisiert und bilden eine reichhaltige Quelle für kontextbezogenes Wissen.

Verbesserte LLMs mittels Vektordatenbanken

Wenn ein LLM eine Anfrage erhält, verlässt es sich nicht nur auf sein internes Wissen. Stattdessen konsultiert es die Vektordatenbank nach relevanten Kontextinformationen. Diese zusätzlichen Daten verbessern die Antworten des Modells und gewährleisten Genauigkeit und Spezifität. Fragt beispielsweise ein Mediziner das LLM nach den neuesten Behandlungsmöglichkeiten für eine bestimmte Krankheit, kombiniert das Modell sein internes Wissen mit Daten aus der Vektordatenbank. Diese Synergie gewährleistet präzise und aktuelle Empfehlungen.

Ein wesentlicher Vorteil von Vektordatenbanken ist ihre Fähigkeit, Datensicherheit und Datenschutz zu gewährleisten. Anstatt sensible Informationen an das LLM weiterzugeben, werden nur die erforderlichen Kontextdaten aus der Vektordatenbank abgerufen. Das verringert das Risiko von Datenverletzungen und unbefugtem Zugriff und nutzt gleichzeitig die Leistungsfähigkeit von LLMs. Die robuste(re) Datensicherheit, nahtlose Integration in bestehende Systeme und Einhaltung medizinischer Standards (GMP, GLP usw.) stellt sicher, dass deine regulatorischen Prozesse mit den höchsten Industriestandards übereinstimmen.

Verbesserung der Ausgabequalität

Sicherheit ist wichtig, aber auch die Antwort-Qualität muss stimmen. Niemand möchte ein halluzinierendes LLM, besonders wenn es um die Gesundheit geht. Vektordatenbanken sind eine Möglichkeit, das zu erreichen, aber du kannst auch sogenanntes Fine-Tuning vornehmen. Die Entscheidung, ob man Vektordatenbanken, Fine-Tuning oder eine Mischform aus beidem verwenden soll, erfordert ein ganzheitliches Verständnis des gewünschten Ergebnisses. Die spezifischen Ziele des Projekts und die verfügbaren Ressourcen. Darüber hinaus müssen Faktoren wie die Komplexität der Aufgabe, die Menge der für das Training verfügbaren markierten Daten und die zeitlichen Beschränkungen berücksichtigt werden, um eine fundierte Entscheidung zu treffen, die die Qualität der Endergebnisse maximiert.

  • Zum Fine-Tuning werden die Gewichte und Parameter eines LLM anhand bereichsspezifischer Daten aktualisiert. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Modell, komplexe Muster und Beziehungen zu verstehen, was es ideal für Aufgaben wie die Diagnose medizinischer Zustände oder die Übersetzung komplizierter Texte macht. Es kann jedoch sehr rechenintensiv sein und eignet sich möglicherweise nicht für alle Anwendungsfälle.
  • Auch mit Vektordatenbanken können LLMs verbessert werden. Sie bieten ein strukturiertes Repositorium mit bereichsspezifischen Informationen, die nahtlos in die Antworten des Modells integriert werden können. Dieser Ansatz ist kostengünstiger und effizienter, insbesondere in Szenarien, in denen gelabelte Daten knapp oder teuer zu beschaffen sind. Außerdem sind Vektordatenbanken besser zum Datenschutz geeignet.

In der Pharmazie und dem Gesundheitswesen steht Datenschutz an erster Stelle. Wer also  die Fähigkeiten von Large Language Models (LLMs) für den Aufbau von intelligenten Q&A Sytsemen nutzen möchte, muss den Schutz sensibler Daten sicherstellen können. Wie kann man also Patientendaten und Forschungsergebnisse streng vertraulich halten, während man LLMs für sich nutzt? Um diese Herausforderung zu meistern, ist PrivateGPT die Lösung der Wahl


Von PrivateGPT profitieren 

Wie bereits erläutert, sind Vektordatenbanken und/oder Fine-Tuning ein Teil des Puzzles. Sie stellen sicher, dass dein zugrunde liegendes Modell die Sicherheits- und Datenschutzstandards einhält. Aber um die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) für den Aufbau fortgeschrittener Q&A-Systeme zu nutzen, benötigst du auch PrivateGPT.

Was ist PrivateGPT?

PrivateGPT ist ein Tool, das es Unternehmen ermöglicht, LLMs für verschiedene Anwendungen zu nutzen. Es kann maßgeschneiderte Texte generieren, Sprachübersetzungen verbessern, Originalinhalte erstellen und informative Antworten liefern. Es zeichnet sich durch den Fokus aus Datenschutze und die Kontrolle über den Trainingsprozess aus.

Warum PrivateGPT im Gesundheitswesen?

Datenschutz: Im medizinischen Bereich ist Vertraulichkeit oberstes Gebot. PrivateGPT ermöglicht es Organisationen, LLMs an ihren geschützten medizinischen Daten zu schulen und so sicherzustellen, dass Patientenakten und Forschungsergebnisse streng vertraulich bleiben.

Kontrolle: Mit PrivateGPT haben Unternehmen die vollständige Kontrolle über den Modelltrainingsprozess und können sich so auf spezifische medizinische Fachkenntnisse konzentrieren. Diese Kontrolle macht externe Cloud-Plattformen überflüssig, was Kosten und benötigte Ressourcen minimiert.

PrivateGPT bietet eine sichere, kontrollierte Umgebung, um die Leistungsfähigkeit von LLMs zu nutzen und gleichzeitig die Vertraulichkeit sensibler medizinischer Daten zu gewährleisten. In einer Branche, in der der Datenschutz nicht verhandelbar ist, ermöglicht PrivateGPT Healthcare-Experten, Q&A-Systeme zu nutzen und gleichzeitig die Datensicherheit zu fördern.


Alternativen zu PrivateGPT:  

PrivateGPT bietet zwar soliden Datenschutz, aber seine Umsetzung kann in bestimmten ressourcenintensiv sein und praktische Einschränkungen mit sich bringen. Manchmal gibt es nicht genügend Kapazitäten, um ein benutzerdefiniertes LLM mit dem dafür erforderlichen Fine-Tuning-Datensatz zu erstellen. In solchen Situationen können alternative Ansätze wie Datenminimierung und Datenzugriffsrichtlinien eine sinnvolle Alternative sein:

  1. Nutze Methoden zur Datenminimierung, mit denen nur die für eine bestimmte Aufgabe erforderlichen Daten verarbeitet werden und sensible Informationen anonymisiert oder pseudonymisiert werden.
  2. Mit klaren Richtlinien für den Datenzugriff und die Datenaufbewahrung schützt du vor unbefugtem Zugriff und Datenverstößen. Das bedeutet eine strenge Kontrolle der Interaktion des LLM mit den sensiblen medizinischen Daten.

In unserer Erfahrung ist PrivateGPT der beste Weg, um Datensicherheit zu gewährleisten. Wenn dein Unternehmen allerdings ein Open-Source-Modell bevorzugt, ist eine strategische Kombination aus Datenanonymisierung und eingeschränktem Datenzugriff eine pragmatische, datenschutzbewusste Lösung.


LLM-basierte Q&A Tools für bessere medizinische Lösungen

Der Einsatz von LLM-basierten Q&A-Tools birgt ein enormes Potenzial für Organisationen, die mit sensiblen Daten umgehen - ohne den Datenschutz gefährden. Insbesondere für das Gesundheitswesen sehen wir viele Anwendungsfälle, die den höheren Entwicklungsaufwand wert sind. Die Kombination von Vektordatenbanken und PrivateGPT ermöglicht die lückenlose Überprüfung und Rückverfolgung, die für die Einhaltung von GMP- oder anderen wichtigen regulatorischen Standards unerlässlich sind. Die Entwicklung eines LLM-basierten Dokument-Q&A-Tools, das diese Techniken nutzt, ermöglicht deiner Organisation genauere, effizientere und sicherere Informationen zu erhalten. Durch die verbesserte Datenintegrität und die Möglichkeit, den Wissensaustausch innerhalb deines Unternehmens zu skalieren, werden nicht nur Prozesse beschleunigt, sondern auch euer Wettbewerbsvorteil gestärkt.

Erhalte ein individuelles, auf dein Unternehmen zugeschnittenes Use Case Assessment. Wir senden dir dann die vielversprechendsten Anwendungsfälle und Empfehlungen für die nächsten Schritte.

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