Neues KI-System von Microsoft: Präzisere Diagnose von Krankheiten zu geringeren Kosten

Das Unternehmen Microsoft hat eine beeindruckende Leistung im Bereich der medizinischen Künstlichen Intelligenz bekannt gegeben, indem es ein neues Diagnosesystem vorgestellt hat, das als "echter Schritt hin zu überlegener medizinischer Intelligenz" bezeichnet wurde, so Mustafa Suleiman, der CEO des KI-Zweigs des Unternehmens, sagte.

Das neue System, genannt MAI Diagnostic Orchestrator (MAI_DxO), zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, Krankheiten mit einer viermal höheren Genauigkeit als menschliche Ärzte zu diagnostizieren und das zu deutlich geringeren Kosten.

In einem einzigartigen Experiment nutzte Microsoft ein Forschungsteam 304 medizinische Fälle, die im New England Journal of Medicine veröffentlicht wurden, und entwickelte einen Test namens "Sequenzieller Diagnosestandard", bei dem das System die Fälle Schritt für Schritt analysiert, um die Denkweise eines Arztes während der Diagnose zu simulieren.

Das System basiert auf der Koordination mehrerer fortschrittlicher KI-Modelle wie GPT von OpenAI, Gemini von Google, Claude von Anthropic, Llama von Meta und Grok von xAI, in Form einer kollektiven Diskussion, die einem Treffen von Fachärzten ähnelt, die Meinungen austauschen, um zu einer optimalen Diagnose zu gelangen.

Die Ergebnisse zeigten eine beeindruckende Überlegenheit des Systems, mit einer Diagnosegenauigkeit von 80% im Vergleich zu nur 20% bei menschlichen Ärzten.

Zusätzlich dazu konnte das System die Kosten um 20% senken, indem es effizientere und kostengünstigere Untersuchungen und medizinische Verfahren auswählte.

Suleiman erklärte, dass der Schlüssel zu diesem Erfolg in der Koordination mehrerer KI-Modelle durch kollektive Diskussion liegt, was einen wichtigen Schritt hin zu überlegener medizinischer Intelligenz darstellt.

Microsoft gab bekannt, dass sie einige der führenden KI-Forscher von Google für dieses Projekt konsultiert haben, was den harten Wettbewerb zwischen den Technologiegiganten in diesem Bereich widerspiegelt.

In Bezug auf die Zukunft dieser Technologie prüft das Unternehmen weiterhin Möglichkeiten, sie kommerziell einzuführen, möglicherweise bald in die Bing-Suchmaschine zu integrieren, um Benutzern bei der Diagnose ihrer Krankheiten zu helfen, oder medizinische Support-Tools zu entwickeln, die zur Verbesserung der Patientenversorgung beitragen und einige Diagnoseaufgaben automatisieren.

Trotz des erheblichen Fortschritts steht die Technologie vor wichtigen Herausforderungen wie dem Bias der Trainingsdaten oder ihrer Nichtrepräsentativität für alle Bevölkerungsgruppen, was die Notwendigkeit weiterer Forschung und Entwicklung zur Gewährleistung einer größeren Genauigkeit und Repräsentativität erforderlich macht.