Microsoft-AI Diagnostiziert Viermal Genauer als Ärzte

Microsoft behauptet, dass sein KI-Diagnose-System viermal genauer als menschliche Ärzte diagnostiziert. Microsoft hat verkündet, dass sein medizinisches KI-System, das Microsoft AI Diagnostic Orchestrator, in Tests viermal genauer als eine Gruppe erfahrener Ärzte war. Dies wurde in einem Blogbeitrag am Montag veröffentlicht. Das Experiment beinhaltete 304 Fallstudien aus der New England Journal of Medicine. Sowohl das KI-System als auch die Ärzte mussten diese Fälle Schritt für Schritt lösen, indem sie Tests anordneten, Fragen stellten und Möglichkeiten einschränkten. Das KI-System wurde mit großen Sprachmodellen von Technologiefirmen wie OpenAI, Meta, Anthropic und Google gekoppelt. Microsoft berichtete, dass das KI-Diagnose-System, wenn es mit OpenAI’s GPT-3 verbunden war, 85,5% der Fälle korrekt löste. Im Vergleich dazu erreichten 21 praktizierende Ärzte aus den USA und dem Vereinigten Königreich – jeder mit fünf bis 20 Jahren Berufserfahrung – durchschnittlich 20% Genauigkeit bei den bearbeiteten Fällen. In der Studie hatten die Ärzte keinen Zugang zu Ressourcen, die sie normalerweise für Diagnosen nutzen würden, wie Kollegen, Bücher oder KI. Microsoft betonte, dass das KI-System die Fälle „ökonomischer“ löst als seine menschlichen Kollegen. „Unsere Ergebnisse legen nahe, dass KI unnötige Gesundheitskosten reduzieren könnte. Die Gesundheitsausgaben in den USA nähern sich 20% des US-BIP, wovon bis zu 25% als verschwendet geschätzt werden“, hieß es im Blogbeitrag. Mustafa Suleyman, CEO von Microsofts KI-Abteilung, kommentierte auf X (früher bekannt als Twitter): „Wir machen einen großen Schritt hin zur medizinischen Superintelligenz.“ Er fügte hinzu, dass die in der Studie verwendeten Fälle „einige der schwierigsten und diagnostisch komplexesten“ sind, die ein Arzt zu behandeln bekommen kann. Suleyman leitete zuvor KI-Bemühungen bei Google. Microsoft erklärte, dass KI „eine Ergänzung zu Ärzten und anderen Gesundheitsfachkräften“ darstellt. Obwohl die Technologie rasch fortschreitet, seien die klinischen Rollen der Ärzte viel umfangreicher als nur eine Diagnose zu stellen. Sie müssten Unsicherheiten navigieren und Vertrauen bei Patienten und ihren Familien aufbauen, was KI aktuell nicht kann. „Klinische Rollen werden, glauben wir, mit KI weiterentwickelt werden“, schrieb Microsoft. Technologieleiter wie Microsoft-Mitgründer Bill Gates haben erklärt, dass KI dabei helfen könne, den langjährigen Mangel an Ärzten zu beheben. „KI wird kommen und medizinisches Know-how liefern, und es wird keinen Mangel mehr geben“, sagte Gates im April in einer Episode der Podcast-Serie „People by WTF“. Ärzte haben jedoch Business Insider mitgeteilt, dass KI noch nicht und auch nicht sollte, die Rolle von Klinikern übernehmen. KI könne die Präsenz, Empathie und die feinfühlige Urteilsfähigkeit von Ärzten in unsicheren oder komplexen Situationen nicht replizieren, so Dr. Shravan Verma, CEO eines singapurischen Gesundheitstech-Startups. Chatbots und KI-Tools könnten die erste Phase der Pflege übernehmen, aber sie müssten in anspruchsvollen Fällen zu qualifizierten Fachkräften weiterleiten, wenn dies erforderlich sei. Diese Entwicklung wirft wichtige Fragen auf, wie viel Medizin automatisiert werden kann und welche Rolle Ärzte in Zukunft spielen werden. KI bietet offensichtlich großes Potenzial, insbesondere in der Diagnose von komplexen Fällen und der Reduzierung von Gesundheitskosten. Allerdings bleibt die menschliche Anwesenheit und das emotionale Verständnis unersetzbar, um Patienten in vollen Umfang zu unterstützen. Suleyman ist bekannt für seine früheren KI-Bemühungen bei Google und hat Microsoft bei dessen KI-Strategie wesentlich unterstützt. Microsofts AI Diagnostic Orchestrator ist Teil eines breiteren Ansatzes, KI in der Medizin einzusetzen, um die Effizienz und Qualität der Versorgung zu verbessern. Die Studie zeigt, dass KI-Systeme in spezifischen Bereichen der Diagnostik bereits sehr leistungsfähig sind. Trotzdem müssen klinische Rollen sich weiterentwickeln, um die Stärken von KI und menschlicher Intuition optimal zu kombinieren. So können Ärzte ihre Zeit besser auf den persönlichen Umgang mit Patienten und komplexe Diagnosefälle konzentrieren, während KI die Routinearbeit übernimmt.