Ontologie-gesteuertes Large Language Model für die Chirurgie (OntoSPM-LLM)

Chirurgische Ausbildung und Praxis basieren traditionell auf Erfahrung, Lehrbüchern und Fallstudien. Aktuelle KI-gestützte Systeme weisen noch erhebliche Schwächen für die Anwendung im medizinischen Bereich auf. Fehlende Verlässlichkeit und Erklärbarkeit führen zu ungenauen oder falschen Schlussfolgerungen. KI-Modelle kombinieren kaum medizinische Ontologien. Daher besteht die Notwendigkeit für ein KI-System, das medizinisch abgesicherte Antworten generiert.
Das Projekt „OntoSPM-LLM“ entwickelt ein System, das Large Language Models (LLMs) und Retrieval Augmented Generation (RAG), Zugriff auf externe Wissensquellen, kombiniert, um eine semantisch fundierte Wissensbasis für die Chirurgie zu schaffen.
Langfristig könnte dieses Wissen auch für physikalische Assistenz im OP-Saal mittels Robotik genutzt werden. Durch die Nutzung von Ontologien wird sichergestellt, dass die KI-Antworten konsistent, erklärbar und evidenzbasiert sind. Das Projekt ist ein erster Schritt in diese Richtung und erarbeitet ein natürlichsprachliches Chatsystem für die Medizin. Dadurch wird es Chirurg:innen ermöglicht, medizinische Fragestellungen mit einer kompetenten KI zu diskutieren, Wissen zu vertiefen und, im Idealfall, zu besseren Entscheidungen zu kommen.