Microsoft-KI diagnostiziert im Labortest besser als Ärzte
Microsofts Diagnose-System MAI-DxO löst in einer Science-Studie 83,2 Prozent schwieriger Fälle, die Ärztegruppe 36,1 Prozent. Getestet wurde allerdings an Fallakten statt an echten Patienten.
Pascal Eugster
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24. OKTOBER 2026
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DAS WICHTIGSTE IN KÜRZE
Ein starkes Laborergebnis, aber noch kein Beleg, dass Diagnosen im Spital besser werden.
Eine Diagnose-KI von Microsoft hat in einer Studie im Fachjournal Science schwierige Krankheitsfälle deutlich häufiger richtig gelöst als eine Vergleichsgruppe von Ärztinnen und Ärzten: 83,2 Prozent gegenüber 36,1 Prozent. Der Haken: Getestet wurde an aufbereiteten Fallakten statt an echten Patienten, und der Löwenanteil der Leistung stammt laut TechCrunch von den zugrunde liegenden Sprachmodellen.
Ein virtuelles Ärzteteam
Das System heisst MAI-DxO (Microsoft AI Diagnostic Orchestrator). Es startet mit einer kurzen Symptombeschreibung, stellt Rückfragen, ordnet Tests an und passt seine Hypothesen an. Dafür übernimmt ein Sprachmodell verschiedene simulierte Arztrollen, ähnlich einem Gremium, das den Fall bespricht.
In zwei Tests schnitt es so ab:
- 304 schwierige Fälle aus dem New England Journal of Medicine: 83,2 Prozent richtig. Die Ärztegruppe, die Internet und Nachschlagewerke nutzen durfte, kam auf 36,1 Prozent, bearbeitete aber laut Netzwoche nur 56 der Fälle.
- 325 dokumentierte Notfälle mit Spitaleinweisung (USA): 80,3 Prozent gegenüber 46,8 Prozent bei den Ärzten.
Wie viel steckt im Orchestrator?
Die Zahlen relativieren sich beim Blick auf die Modelle. GPT-5 allein löste laut Netzwoche 78,9 Prozent der schweren Fälle, mit dem Orchestrator waren es 83,2 Prozent bei geschätzt rund 5'400 statt 8'400 Dollar pro Fall. Die Kosten sind Schätzungen auf Basis von US-Preisen, nicht reale Spitalkosten; die Ärztegruppe lag bei etwa 4'700 Dollar.
TechCrunch nennt weitere Werte: GPT-5.5 allein erreichte 72 Prozent, mit Orchestrator knapp 87. Bei Notfällen brachte der Orchestrator kaum etwas. Die Verbesserung durch das Zusammenspiel war kleiner als der Abstand zwischen schwächeren und stärkeren Modellen.
