Planner-Auditor: Selbstverbessernder LLM-Planer reduziert Fehler bei Entlassungsplanung
Ein neues, selbstverbesserndes Framework namens Planner‑Auditor nutzt große Sprachmodelle (LLMs), um die Entlassungsplanung von Patienten sicherer und zuverlässiger zu gestalten. Durch die Trennung von generativer Planu…
- Ein neues, selbstverbesserndes Framework namens Planner‑Auditor nutzt große Sprachmodelle (LLMs), um die Entlassungsplanung von Patienten sicherer und zuverlässiger zu g…
- Durch die Trennung von generativer Planung und deterministischer Validierung werden typische Probleme wie Halluzinationen, Auslassungen und ungenaue Selbstvertrauensschä…
- Der Planner, ein LLM, erstellt für jeden Patienten einen strukturierten Entlassungsplan und gibt gleichzeitig eine explizite Vertrauensschätzung an.
Ein neues, selbstverbesserndes Framework namens Planner‑Auditor nutzt große Sprachmodelle (LLMs), um die Entlassungsplanung von Patienten sicherer und zuverlässiger zu gestalten. Durch die Trennung von generativer Planung und deterministischer Validierung werden typische Probleme wie Halluzinationen, Auslassungen und ungenaue Selbstvertrauensschätzungen deutlich reduziert.
Der Planner, ein LLM, erstellt für jeden Patienten einen strukturierten Entlassungsplan und gibt gleichzeitig eine explizite Vertrauensschätzung an. Der Auditor, ein regelbasiertes Modul, prüft die Abdeckung mehrerer Aufgaben, misst die Kalibrierung mittels Brier‑Score und ECE‑Proxies und überwacht Veränderungen in der Aktionsverteilung. Diese Kombination ermöglicht eine präzise Bewertung der generierten Pläne.
Das System bietet zwei Ebenen der Selbstverbesserung: Erstens kann innerhalb einer Episode bei Bedarf eine erneute Generierung ausgelöst werden. Zweitens werden Diskrepanzen zwischen Planner und Auditor über mehrere Episoden hinweg gesammelt und bei hoher Vertrauensstufe, aber geringer Abdeckung, erneut durch Replay korrigiert. Diese Feedback‑Schleifen stellen effektive Kontrollmechanismen dar, die Auslassungen minimieren und die Zuverlässigkeit der Vertrauensschätzungen erhöhen.
In Experimenten mit der FHIR‑basierten MIMIC‑IV‑Datenbank stieg die Aufgabenabdeckung von 32 % auf beeindruckende 86 %. Gleichzeitig verbesserte sich die Kalibrierung signifikant, mit deutlich reduzierten Brier‑Scores und weniger hochvertrauenswürdigen Fehlschlüssen. Das Caching von Kontextdaten trug ebenfalls zur Leistungssteigerung bei, jedoch war die selbstverbessernde Schleife der Haupttreiber der erzielten Fortschritte.
Die Ergebnisse zeigen, dass ein klar getrenntes LLM‑Planer‑ und Auditor‑Modell, unterstützt durch Feedback‑gestützte Regeneration und gezieltes Replay, die Qualität strukturierter klinischer Entlassungspläne nachhaltig steigert und die Sicherheit im Gesundheitswesen erhöht.
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