Titel: | Large Language Models im Gesundheitsbereich - Explorative Untersuchung freier Modelle für Vor-Anamnese | Sprache: | Deutsch | Autorenschaft: | Dulige, Inken | Schlagwörter: | LLM; KI; Gesundheit; Vor-Anamnese; AI; Healthcare; Pre-Anamnesis | Erscheinungsdatum: | 29-Mai-2024 | Zusammenfassung: | In dieser explorativen Studie soll untersucht werden, ob LLMs für die Erstellung einer Vor-Anamnese eingesetzt werden können. Dafür wurden Kriterien entwickelt, welche im Anschluss mit den passenden Benchmarks evaluiert werden sollen. Da die existierenden Benchmarks für die Evaluation nicht geeignet sind, kann keine fundierte Auswahl getroffen werden aber es besteht das Potenzial, dass LLMs zukünftig im Bereich der Vor-Anamnese eingesetzt werden können. The aim of this exploratory study is to investigate whether LLMs can be used to take a preliminary medical history. Criteria were developed for this purpose, which will subsequently be evaluated using suitable benchmarks. As the existing benchmarks are not suitable for evaluation, it is not possible to make a well-founded selection, but there is potential for LLMs to be used in the field of pre-history taking in the future. |
URI: | http://hdl.handle.net/20.500.12738/15844 | Einrichtung: | Department Informatik Fakultät Technik und Informatik |
Dokumenttyp: | Abschlussarbeit | Abschlussarbeitentyp: | Bachelorarbeit | Hauptgutachter*in: | Lins, Christian | Gutachter*in der Arbeit: | Jenke, Philipp |
Enthalten in den Sammlungen: | Theses |
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