OpenAI hat einen spezialisierten KI-Assistenten für klinisches Fachpersonal vorgestellt: „ChatGPT for Clinicians” soll Ärzten bei medizinischen Aufgaben Zeit sparen und die Qualität klinischer Entscheidungen verbessern. Laut eigenen Angaben des Unternehmens übertrifft das System dabei menschliche Kliniker – gemessen an einem intern entwickelten Bewertungsverfahren.
OpenAI hat mit „ChatGPT for Clinicians” eine spezialisierte, kostenlose Version seines KI-Systems für medizinisches Fachpersonal vorgestellt. Begleitend dazu veröffentlichte das Unternehmen Studienergebnisse, wonach das zugrunde liegende Modell GPT-4.5 menschliche Ärzte bei klinischen Fachaufgaben übertreffen soll – selbst wenn diese über Internetzugang und unbegrenzte Bearbeitungszeit verfügen.
Das US-Startup 10x Science hat sich auf ein konkretes Problem in der KI-gestützten Arzneimittelforschung spezialisiert: Generative Modelle produzieren heute mehr potenzielle Wirkstoffe als je zuvor – doch welche davon tatsächlich weiterverfolgt werden sollten, bleibt eine offene Frage. Das Unternehmen will genau diese Lücke schließen und hat dafür Kapital von Initialized Capital eingeworben.
OpenAI hat eine gezielte Anpassung von ChatGPT für den klinischen Einsatz angekündigt. Der KI-Assistent soll künftig besser auf die spezifischen Anforderungen von Ärztinnen, Ärzten und weiterem medizinischem Fachpersonal zugeschnitten sein – ein Schritt, der den Einsatz im Healthcare-Umfeld professionalisieren soll.
Forschende haben ein integriertes Framework entwickelt, das mehrere sogenannte Pathological Foundation Models gleichzeitig nutzt, um Krebserkrankungen in histologischen Gewebeproben zuverlässiger zu erkennen. Die Studie, erschienen in *Nature Communications*, zeigt, dass die Kombination verschiedener vortrainierter Modelle die diagnostische Genauigkeit gegenüber dem Einsatz einzelner Modelle messbar verbessert.
Eine in *Nature* veröffentlichte Analyse zeigt, dass Dutzende KI-Modelle zur Vorhersage von Krankheitsrisiken auf Basis fragwürdiger Daten trainiert wurden. Einige dieser Modelle könnten bereits in der klinischen Praxis eingesetzt worden sein – mit potenziell ernsthaften Folgen für Patienten.
Immer mehr Menschen in den USA nutzen KI-Systeme wie ChatGPT oder Gemini, um medizinische Fragen zu stellen – oft bevor sie überhaupt einen Arzt kontaktieren. Krankenhäuser und Gesundheitssysteme reagieren darauf mit einem klaren Signal: Sie wollen diese Nachfrage selbst bedienen, mit eigenen Chatbots direkt in Patientenportalen.
Ein neues KI-gestütztes Verfahren soll künftig bestimmen, welche Darmkrebspatienten von einem neu zugelassenen Medikament des britischen National Health Service (NHS) profitieren – noch bevor die Behandlung beginnt. Das Vorhaben könnte die onkologische Versorgung effizienter gestalten und unnötige Therapien vermeiden.
Ein Forschungsteam hat erstmals kausale Machine-Learning-Methoden mit Realdaten kombiniert, um die Dosierungsentscheidungen für den Wirkstoff Secukinumab bei Psoriasis-Arthritis zu optimieren. Die im Fachjournal *Scientific Reports* veröffentlichte Studie zeigt, wie datengestützte Modelle klinische Entscheidungen präziser gestalten können als klassische Studiendesigns.
OpenAI hat auf seiner Academy-Plattform einen dedizierten Bereich für das Gesundheitswesen veröffentlicht, der klinisches Personal bei der Einführung von KI in den Arbeitsalltag unterstützen soll. Im Mittelpunkt steht „ChatGPT for Healthcare” – eine HIPAA-konforme Arbeitsumgebung speziell für Krankenhäuser und medizinische Einrichtungen.