DT-GPT der University of Melbourne: KI-basiertes digitales Zwillingsmodell für prädiktive, personalisierte Medizin

Ein Team der University of Melbourne berichtet über DT-GPT, ein KI-Modell, das digitale Patientenzwillinge erstellt, um künftige Gesundheitsverläufe abzuschätzen. Grundlage sind elektronische Gesundheitsakten, die strukturierte Angaben zu Laborwerten, Diagnosen und Therapien enthalten. Ziel ist eine fundierte, individuellere Entscheidungsunterstützung in der Versorgung und in Studien.

Für die Entwicklung wurden drei Datensätze mit tausenden Krankenakten genutzt und ein bestehendes Large Language Model angepasst. Getestet wurde DT-GPT an Kohorten mit Alzheimer-Erkrankung, nicht‑kleinzelligem Lungenkrebs (NSCLC) sowie an Daten von Patientinnen und Patienten auf Intensivstationen. Das System verarbeitet zeitliche Verläufe und nutzt vorhandenes medizinisches Wissen.

DT-GPT erzeugt für jede Person einen digitalen Zwilling und prognostiziert Veränderungen über die Zeit. Die Forschenden verzichteten auf die Bereitstellung der tatsächlichen Outcomes, um Vorhersagen unabhängig prüfen zu können. In der Auswertung übertraf das Modell 14 aktuelle Vergleichsverfahren in der Genauigkeit der Prognosen.

Praktisch relevant sind Hinweise auf frühzeitige Verschlechterungen, potenzielle Nebenwirkungen von Medikamenten und die Ableitung passender Behandlungsoptionen. DT-GPT interpretiert komplexe Verlaufsdaten rasch und bietet ein chatbot‑ähnliches Interface, mit dem Nutzerinnen und Nutzer Vorhersagen explorieren können. Zudem sind Zero‑Shot‑Schätzungen möglich, etwa für Laborwerte ohne spezielles Vortraining.

Die Ergebnisse deuten auf einen Trend zu prädiktiver und personalisierter Medizin hin, der klinische Studien und Versorgung effizienter machen kann. Neben Chancen bleiben Anforderungen an Datenqualität, Nachvollziehbarkeit der Modelle und Datenschutz zentral. Laut Studie liefert DT-GPT eine Grundlage, diese Fragen in realen Anwendungsfeldern weiter zu untersuchen.