Laut Microsoft schlägt KI Allgemeinärzte bei schwierigen Fällen

MAI-DxO setzt mehrere KI-Agenten um einen simulierten Patienten, wie in einer Fallkonferenz im Krankenhaus. Sie stellen Fragen, ordnen Tests an und stellen die Diagnose der anderen über mehrere Runden infrage, wobei sie die Kosten jedes Tests beziffern. Bei den schwierigsten Fällen des New England Journal of Medicine lag es in 83 % der Fälle richtig. Allgemeinärzte kamen allein auf 22 % richtige Diagnosen und mit Referenzmaterial auf 36 %.

Spezialisten und Ärzteteams, die so schwierige Fälle üblicherweise übernehmen, blieben im Vergleich außen vor, merkt TechCrunch an. Ein Großteil des Zugewinns stammt vom zugrunde liegenden Modell: MAI-DxO schnitt mit OpenAIs GPT-5 und GPT-5.5 am besten ab, und bei GPT-5 steigerte der Aufbau mit einem Gremium die Genauigkeit um etwa vier Punkte und senkte die geschätzten Kosten pro Fall um rund 3.000 $.

Die 83 % von Microsoft wurden im Vergleich mit Allgemeinärzten an simulierten Patienten gemessen, und der größte Teil stammt vom zugrunde liegenden Modell, sodass sie noch nichts über die Spezialistenteams aussagen, die solche Fälle üblicherweise übernehmen.