Ein bahnbrechender Schritt der künstlichen Intelligenz in der Medizin: Sie diagnostiziert besser als Ärzte

Da der Einfluss künstlicher Intelligenz in der Medizinwelt täglich zunimmt, hat Microsoft einen ehrgeizigen Schritt in diesem Bereich unternommen. Das Unternehmen gab bekannt, dass sein neues medizinisches künstliches Intelligenzsystem namens Microsoft AI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO) einige der schwierigsten medizinischen Fälle weltweit mit großem Erfolg diagnostiziert hat.

85 Prozent der schwierigen Fälle richtig diagnostiziert

Laut einem Blogbeitrag von Microsoft vom Montag diagnostizierte MAI-DxO in Tests des New England Journal of Medicine (NEJM) 85 Prozent der 304 komplexen medizinischen Fälle korrekt. Das liegt deutlich über der durchschnittlichen Genauigkeit von 20 Prozent, die erfahrene Ärzte erreichen. Zudem sind NEJM-Fälle bekanntermaßen komplex und erfordern die Einbeziehung mehrerer Fachrichtungen.

Er führt den Diagnoseprozess wie ein Arzt durch

Microsoft betont, dass MAI-DxO wie echte Ärzte mit der Methode der sequentiellen Diagnose arbeitet, anstatt nur vorgefertigte Antworten auswendig zu lernen. Das System stellt Fragen basierend auf den Symptomen des Patienten, fordert Tests an und berechnet deren Kosten. Auf diese Weise entscheidet die künstliche Intelligenz, welche Tests wirklich notwendig sind, wodurch sowohl Kosten als auch unnötige Unannehmlichkeiten für den Patienten reduziert werden. MAI-DxO arbeitet mit modernsten Sprachmodellen wie dem o3-Modell von OpenAI sowie GPT, Llama, Claude, Gemini, Grok und DeepSeek zusammen. Dieses System erstellt Diagnosen wie ein virtuelles Ärztegremium, indem es verschiedene Modelle zusammenführt. Die Tests zeigten, dass das System genauere und kostengünstigere Ergebnisse liefert als Ärzte und Modelle allein.

„ZUR UNTERSTÜTZUNG DER ÄRZTE“

Microsoft sagt, MAI-DxO sei darauf ausgelegt, Ärzte zu unterstützen, nicht zu ersetzen. Das Unternehmen ist überzeugt, dass das System Ärzte insbesondere bei komplexen Fällen unterstützen und zur Senkung hoher Gesundheitskosten beitragen kann. Wie sich das System im Krankenhausalltag bewährt, ist noch nicht bekannt.