Was ist agentenbasierte KI und wie kann sie im Gesundheitswesen eingesetzt werden?
Wie andere Formen künstlicher Intelligenz ist auch die agentenbasierte KI nur so genau wie die Daten, die ihr zugrunde liegen. Laut IBM basiert sie auf „ einem digitalen Ökosystem aus großen Sprachmodellen (LLMs) , maschinellem Lernen (ML) und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), um autonome Aufgaben im Auftrag des Benutzers oder eines anderen Systems auszuführen“.
Der Begriff „Agentische KI“ beschreibt das Gesamtkonzept. KI-Agenten sind die einzelnen Komponenten des Modells, die für die Ausführung bestimmter Aufgaben und Prozesse entwickelt wurden. Agenten in einem agentischen KI-System haben die Befugnis, Daten zu analysieren und anschließend Entscheidungen über die Verwendung der Ergebnisse zu treffen.
Obwohl dies ein bedeutender Fortschritt ist, weisen sowohl Saunders als auch Jason Warrelmann, Vizepräsident für Gesundheitsstrategie bei UiPath , darauf hin, dass agentenbasierte KI immer noch als eingeschränkte künstliche Intelligenz gilt. Künstliche allgemeine Intelligenz, die es Maschinen ermöglichen würde, wie Menschen zu denken, existiert noch nicht.
„Im Moment können wir nur Kontext bereitstellen, damit der Agent versteht, wie er antworten soll. Da immer noch ein umfangreiches Sprachmodell dahinter steckt, agiert die agentenbasierte KI nicht völlig autonom“, sagt Warrelmann. „Die dafür erforderlichen Rechenleistungen übersteigen unsere Möglichkeiten noch.“
„Auch wenn es sich bei der Fähigkeit zu handeln und zu schlussfolgern um mächtige Fähigkeiten handelt, können sie der unglaublichen Komplexität der menschlichen Intelligenz dennoch nicht das Wasser reichen“, stimmt Saunders zu.
Wie unterscheidet sich agentenbasierte KI von generativer KI?Generative KI-Anwendungen nutzen Daten aus großen Sprachmodellen, um Antworten zu erstellen. Die Qualität der Ergebnisse hängt maßgeblich von der Spezifität und Anleitung des Benutzers ab – ein Prozess, der als Prompt Engineering bezeichnet wird.
Agentische KI ist proaktiver. Sie kann Informationen aus mehreren Quellen abrufen, komplexe Schlussfolgerungen ziehen und dann automatisch die nächste Aufgabe erledigen.
„Agentische KI baut auf generativer KI auf und erweitert einfache Antworten um die Möglichkeit, Optionen abzuwägen, zurückzugehen und Schritte zu wiederholen“, sagt Saunders. „Sie funktioniert viel ähnlicher, als wir es tun, wenn wir Probleme lösen und herausfinden, wie wir neue Informationen berücksichtigen.“
Im Gesundheitswesen können agentische und generative KI zusammenarbeiten, um die Effizienz zu steigern und die Produktivität zu erhöhen. Beispielsweise kann generative KI nach einer Operation anhand der Patientenakte und der Notizen des Chirurgen postoperative Anweisungen zur Medikamenteneinnahme, zu Aktivitätseinschränkungen und zur Nachsorge erstellen.
Die agentenbasierte KI kann die generierten Anweisungen weitergeben, überwachen, ob der Patient im Patientenportal auf das Dokument zugegriffen hat, und Erinnerungen an zukünftige Termine senden. Meldet der Patient ein schwerwiegendes Symptom, kann der KI-Agent im Gesundheitswesen automatisch eine Pflegekraft benachrichtigen oder eine virtuelle Konsultation mit dem Arzt vereinbaren.
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