KI-Tool übertrifft die Genauigkeit von Ärzten bei medizinischer Zulassungsprüfung in Buffalo, NY

Ein klinisches KI-Tool, Semantic Clinical Artificial Intelligence (SCAI), das in Buffalo, New York, entwickelt wurde, hat eine hohe Genauigkeit bei der United States Medical Licensing Exam (USMLE) gezeigt. SCAI wurde von Forschern der University at Buffalo entwickelt und übertraf die meisten Ärzte und andere KI-Tools. Das Tool erreichte eine Punktzahl von 95,2 % in Schritt 3 der USMLE. SCAI enthält 13 Millionen medizinische Fakten und deren Wechselwirkungen. Es verwendet semantische Tripel, um semantische Netzwerke zu erstellen, die logische Schlussfolgerungen ermöglichen. Laut Peter L. Elkin, MD, von der Jacobs School of Medicine and Biomedical Sciences an der UB, kann das KI-Tool argumentieren und sich unterhalten und so die Entscheidungsfindung von Ärzten unterstützen. Zu den Fähigkeiten von SCAI gehören die Verbesserung der Patientensicherheit und die Demokratisierung der Facharztversorgung. SCAI kann zwar auf riesige Datenmengen zugreifen, ist aber so konzipiert, dass es Ärzte ergänzt und nicht ersetzt. Elkin betont, dass KI-gestützte Ärzte diejenigen ersetzen könnten, die KI nicht nutzen.