Microsoft AI hat am 22. Oktober in einer Studie in der begutachteten Fachzeitschrift Science die Ergebnisse seines Diagnosesystems MAI-DxO (Diagnostic Orchestrator) vorgestellt. Mustafa Suleyman, der die Einheit leitet, beschreibt dies als Schritt auf dem Weg zum Ziel einer "medizinischen Superintelligenz".
Was ist passiert?
Das System wurde in einer Simulation an komplexen Fallberichten getestet, die im New England Journal of Medicine veröffentlicht wurden. Laut TechCrunch und The Verge kam MAI-DxO bei rund 83 Prozent dieser Fälle zur richtigen Diagnose. Hausärzte und Internisten, die Quellen nutzen durften, erreichten 36 Prozent, diejenigen ohne jede Quelle 22 Prozent. Bei Notaufnahmefällen aus der Patientenaufnahme-Datenbank von Beth Israel lag das Ergebnis bei 80 Prozent gegenüber durchschnittlich 47 Prozent.
MAI-DxO ist kein einzelnes Modell, sondern ein Orchestrator, der verschiedene KI-Modelle wie ein Ärzteteam zusammenarbeiten lässt. Microsoft sagt, dieser Aufbau senke gegenüber einem einzelnen Modell auch die Kosten.
TechCrunch weist auf einen wichtigen Vorbehalt hin: Laut den Daten der Studie selbst stammt der größte Teil der Verbesserung aus der Stärkung der zugrunde liegenden Modelle, Microsofts System bringt darüber hinaus einen Zusatzgewinn, und dieser war bei Notaufnahmefällen nicht zu sehen. Außerdem gehen so schwierige Fälle normalerweise an Fachärzte; Fachärzte waren nicht Teil des Vergleichs.
Warum ist das wichtig?
Die Veröffentlichung in einer begutachteten Zeitschrift stellt die Ergebnisse auf festeren Boden als Unternehmensankündigungen. Dennoch ist dies eine Simulation, kein Versuch mit echten Patienten. Microsoft trainiert mit der Mayo Clinic ein Basismodell für das Gesundheitswesen und führt am Beth Israel Deaconess Medical Center in Boston eine Studie unter realen Bedingungen durch: Die Empfehlungen von MAI-DxO werden in die Behandlung von Patienten einbezogen, die zustimmen. Die eigentliche Frage ist, ob diese Zahlen auch im Behandlungszimmer halten.