KI News: Kurz und klar.

In einer aktuellen Studie wurde klar herausgestellt, dass große Sprachmodelle (LLMs) zwar beeindruckende Fortschritte in der medizinischen Forschung ermöglichen, jedoch nicht die alleinige Lösung für die Krebsbekämpfung darstellen. Die Analyse zeigt, dass LLMs vor allem bei der Datenanalyse, der Identifikation von Biomarkern und der Simulation von Wirkstoffinteraktionen unterstützen, jedoch die komplexen biologischen Prozesse, die Krebs ausmachen, nicht vollständig abbilden können.

In der Onkologie ist die Vorhersage der dynamischen Krankheitsentwicklung entscheidend für die Therapieplanung. Aktuelle KI‑Modelle liefern jedoch nur statische Prognosen und können die komplexen, zeitabhängigen Veränderungen eines Tumors nicht abbilden. CLARITY, ein neues medizinisches Weltmodell, löst dieses Problem, indem es die Krankheitsverläufe direkt in einem strukturierten latenten Raum simuliert.

Eine neue Studie aus dem arXiv-Preprint arXiv:2511.20680v1 zeigt, dass große Sprachmodelle wie GPT‑4 trotz beeindruckender Leistungen bei klinischen Benchmarks häufig zu falschen Schlussfolgerungen gelangen. Diese Fehler entstehen durch fehlerhafte Denkprozesse, die bei der Bewertung von Onkologie‑Notizen nicht durch reine Genauigkeitsmaße erfasst werden.

Diese Woche geht LinkedIn mit seiner brandneuen KI‑gestützten Personensuche live. Nach drei Jahren seit der Einführung von ChatGPT und sechs Monaten seit dem Launch des KI‑Job‑Search-Tools zeigt die Plattform, wie schwierig es ist, generative KI in einem Unternehmensumfeld mit 1,3 Milliarden Nutzern einzuführen.

In der Onkologie bleibt die präzise Vorhersage von Überlebenszeiten ein zentrales Problem. Mit dem Aufkommen umfangreicher multimodaler Datensätze – von klinischen Variablen bis hin zu Computertomographie‑Bildern – wird die Notwendigkeit für transparente Modelle immer dringlicher. Ein neues, interpretierbares KI‑Framework namens MultiFIX adressiert diese Herausforderung, indem es die Analyse von Überlebensdaten automatisiert und gleichzeitig verständlich macht.