Stellenwert von Natural Language Processing und chatbasierten Generative Language Models

Hintergrund
Natural Language Processing (NLP) hat in den letzten Jahren erheblichen Aufschwung erfahren und zeigt Potenzial für weitreichende Auswirkungen in der wissenschaftlichen Forschung und im klinischen Alltag.

Fragestellung
Untersuchung der Rolle von NLP in der Wissenschaftsforschung und der daraus resultierenden Auswirkungen auf traditionelle Publikationspraktiken. Evaluation der Chancen und Herausforderungen, die Large Language Models (LLM) bieten, und Reflexion über notwendige Paradigmenwechsel in der Forschungskultur.

Material und Methode
Aktuelle LLM, wie Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT; OpenAI, San Francisco, CA, USA), und deren mögliche Anwendungen werden verglichen und bewertet. Zudem werden die relevante Literatur und Fallstudien zur Integration von LLM in der wissenschaftlichen und klinischen Praxis analysiert.

Ergebnisse und Schlussfolgerung
Die LLM ermöglichen verbesserten Zugang und Verarbeitung von textbasierten Informationen und stellen ein großes Potenzial für die (medizinische) Forschung sowie den klinischen Alltag dar. Chatbasierte LLM ermöglichen eine effektive Erledigung oft zeitintensiver Aufgaben, weisen aber aufgrund ihrer Tendenz zu Halluzinationen eine wesentliche Limitation auf. Die aktuellen Entwicklungen erfordern eine kritische Auseinandersetzung und einen Paradigmenwechsel, um ihre Vorteile voll auszuschöpfen und mögliche Risiken minimieren zu können.