KI News: Kurz und klar.

Generative KI‑Modelle im Gesundheitswesen wirken zunehmend flüssig und wissend, doch echte klinische Entscheidungsfindung ist weit mehr als reine Textgenerierung. Sie erfordert Verantwortung, Unsicherheit und einen langfristigen Kontext, was bei reinen Next‑Token‑Prädiktoren oft zu voreiligen Schlüssen, unbegründeter Sicherheit und Instabilität führt.

Ein neues Forschungsprojekt aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz hat ein völlig neues Konzept für die klinische Entscheidungsfindung vorgestellt. Das „CureAgent“-Framework kombiniert die Präzision kleiner, spezialisierter Sprachmodelle mit der semantischen Tiefe großer, kontextreicher Modelle, ohne dass ein aufwändiges End‑zu‑End‑Training erforderlich ist.

In den letzten Jahren haben große Sprachmodelle (LLMs) beeindruckende Fortschritte im logischen Denken erzielt, vor allem durch umfangreiches Pre‑Training und anschließendem Reinforcement Learning. Doch die gängigen Post‑Training‑Ansätze, wie Grouped Relative Policy Optimization (GRPO), belohnen vor allem die Richtigkeit der Antworten. In hochriskanten Bereichen wie der Medizin reicht das nicht aus – dort muss die Argumentation nicht nur korrekt, sondern auch treu und umfassend sein.

Eine aktuelle Veröffentlichung auf arXiv beleuchtet ein kritisches Problem bei der Nutzung von Retrieval‑Augmented Generation (RAG) in der Medizin: Der Zugriff auf die richtige Evidenz garantiert nicht, dass große Sprachmodelle (LLMs) daraus korrekt ableiten. Besonders in klinischen Kontexten, wo Entscheidungen strikt nach Protokollen erfolgen müssen, kann das ein ernstes Risiko darstellen.