Microsoft MAI-DxO, Microsofts KI-Agentensystem, erreichte etwa 83 % Genauigkeit bei der Diagnose komplexer Fälle aus dem New England Journal of Medicine, laut einem in Science veröffentlichten Artikel. Allgemeinärzte mit Zugang zu Referenzen erzielten 36 %, und jene ohne externe Ressourcen 22 %.
Geleitet von Microsoft AI CEO Mustafa Suleyman simuliert der Microsoft AI Diagnostic Orchestrator ein Panel von Spezialisten. Die Agenten arbeiten sequenziell: Sie stellen Fragen, ordnen Tests an und gelangen zu einer Diagnose, die den realen klinischen Ablauf nachahmt. Bei Notfällen des Beth Israel Deaconess Medical Center lag die Genauigkeit bei etwa 80 % gegenüber 47 % bei den Ärzten.
Wie Microsoft MAI-DxO funktioniert
Im Gegensatz zu einzelnen Prompts, die den vollständigen Fall auf einmal liefern, arbeitet Microsoft MAI-DxO iterativ. Agenten mit unterschiedlichen Rollen — einer hinterfragt Hypothesen, ein anderer kontrolliert Kosten — diskutieren, aktualisieren die Differenzialdiagnose und wägen den Wert jedes Tests ab. Die stärksten Ergebnisse kamen mit OpenAI-Modellen, insbesondere GPT-5 und GPT-5.5.
Microsoft sagt, dass das System in einigen Konfigurationen die richtige Diagnose zu geringeren Kosten als Ärzte erreicht. In anderen war der uneingeschränkte Kosten höher, aber budgetbegrenzte Versionen behielten eine überlegene Genauigkeit. Die Studie stellt fest, dass ein Großteil des Gewinns von der Stärke des Basismodells kommt und die Orchestrierung zusätzlichen Spielraum hinzufügt.
Einschränkungen und nächste Schritte
Die Tests fanden in kontrollierten, textbasierten Szenarien statt, nicht mit Echtzeit-Patienten. Microsoft plant, bald klinische Studien am Beth Israel Deaconess zu beginnen. Suleyman beschrieb das Ergebnis als einen Schritt in Richtung „medizinischer Superintelligenz“, aber der Artikel selbst und unabhängige Berichte heben hervor, dass die Leistung immer noch vom zugrunde liegenden Modell abhängt und das menschliche klinische Urteil nicht ersetzt.
Der SDBench-Benchmark, der die Fälle zusammenstellt, wird vom Unternehmen open-sourced. Der vollständige Artikel ist in Science (Band 394).
Quellen
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