Microsoft MAI-DxO: KI-Diagnosesystem übertrifft Hausärzte in Simulation
In einer in Science veröffentlichten Studie diagnostiziert Microsofts Multi-Agenten-System komplexe Fälle zu 83 % korrekt, gegenüber 36 % bei Allgemeinmedizinern. Der Großteil des Gewinns kommt jedoch von stärkeren Basismodellen.
Worum es geht
Microsoft hat in Science eine Studie zu MAI-DxO veröffentlicht, einem System, das mehrere KI-Agenten wie ein Ärztegremium koordiniert: Sie befragen Patienten, ordnen Tests an und diskutieren die Diagnose. Mustafa Suleyman spricht von einem Schritt zur "medical superintelligence".
Die wichtigsten Fakten
- Simulation mit komplexen Fällen des New England Journal of Medicine: 83 % korrekt, Hausärzte und Internisten mit Referenzmaterial 36 %. Spezialisten oder Teams waren nicht Teil des Vergleichs.
- GPT-5 allein: 78,9 % bei rund 8.400 USD pro Fall; DxO senkte die Kosten um etwa 3.000 USD bei etwa vier Punkten mehr Genauigkeit.
- GPT-5.5: von 72 % auf fast 87 % bei komplexen Fällen; bei Notaufnahmefällen kaum Verbesserung (ca. 85 %).
- Gemini 2.5 Flash: 46,4 % auf knapp 69 % mit DxO.
- Getestet mit Modellen von OpenAI, Google, Anthropic, Meta und DeepSeek.
- Mit Mayo Clinic trainiert Microsoft ein Healthcare-Foundation-Modell (Release nächstes Jahr); Partnerschaft mit Beth Israel Deaconess für Evaluierung.
Einordnung
Die Ergebnisse sind simulationsbasiert, der Vergleich mit Hausärzten ist für solche Fälle nur begrenzt aussagekräftig. Die Studie zeigt, dass die Qualität des Basismodells stärker wirkt als die Orchestrierung. Klinischer Nutzen muss sich erst in realen Settings zeigen.