Zwei unabhängige KI-Systeme, MIRA und AMIE, deren Ergebnisse kürzlich in der Fachzeitschrift Nature veröffentlicht wurden, belegen, dass konversationale künstliche Intelligenz Ärzte bei der klinischen Patientenversorgung mindestens auf Augenhöhe unterstützen kann. Das erste Modell, MIRA, wurde von Jakob Kather und einem Forscherteam entwickelt und ist an isolierte elektronische Patientenaktsysteme angebunden. In einer Auswertung mit mehr als 500 Notaufnahmefällen erreichte MIRA eine diagnostische Treffsicherheit von 87,8 Prozent, was die Leistung einer Sechskopf-Ärztegruppe mit 78,1 Prozent deutlich übertraf. Das System kann über 85.000 Optionen für Diagnose- und Therapiewahl navigieren, Befunde interpretieren und Behandlungspläne erstellen, die Medikamentengaben, Verfahren und Aufnahmen umfassen. Das zweite System, AMIE, wurde von Mike Schaekermann und einem Team um Google entwickelt. Basierend auf dem Gemini-Modell ist es auf langfristige Patientenmanagementprozesse und konversationale Interaktionen optimiert. AMIE führt durchgängiges logisches Schlussfolgern über mehrere Patiententermine hinweg durch, verfolgt Krankheitsverläufe und Therapieantworten und richtet seine Empfehlungen strikt an aktuellen klinischen Leitlinien sowie zugelassenen Arzneimittelverzeichnissen aus. In virtuellen klinischen Prüfungen mit hundert Szenarien über fünf Fachbereiche zeigte AMIE in der Gesamtmanagementlogik Leistungswerte wie 21 Hausärztinnen und Hausärzte, übertraf diese jedoch signifikant in der Präzision von Untersuchungen und Therapien sowie in der konsequenten Leitlinienkonformität. Auf einem speziell eingeführten Benchmark zur Medikationslogik (RxQA) siegte das System ebenfalls, insbesondere bei komplexen Fallkonstellationen. Beide Studien unterstreichen das transformative Potenzial sprachbasierter KI-Systeme, klinische Routinetätigkeiten zu entlasten und zur Linderung von regionalen Arztengpässen beizutragen. Die Autorinnen und Autoren betonen jedoch eindeutig, dass umfangreiche Validierungen in realen klinischen Umgebungen erforderlich sind, bevor eine tatsächliche Patientenversorgung zugelassen werden kann. Die Veröffentlichung markiert einen bedeutenden Meilenstein auf dem Weg zu integrierten KI-Assistenten, die eine ganzheitliche Krankheitsbewältigung unterstützen.