KI News: Kurz und klar.

Large Language Models (LLMs) haben in der medizinischen Entscheidungsfindung großes Potenzial gezeigt, doch die Vorteile nehmen mit zunehmender Modellgröße ab – ein Phänomen, das als Skalierungsgesetz bekannt ist. Die Frage, wie zusätzliche Wissensressourcen in die Praxis umgesetzt werden können, bleibt bislang ungeklärt.

In einer neuen Studie wird ein innovatives Framework namens KAMAC vorgestellt, das große Sprachmodelle (LLMs) in einer dynamischen Multi‑Agenten‑Kollaboration zusammenführt. Ziel ist es, die Entscheidungsfindung im medizinischen Bereich zu optimieren, indem Expertenwissen aus verschiedenen Fachrichtungen flexibel und kontextabhängig integriert wird.

Offline-Reinforcement-Learning hat in den letzten Jahren bemerkenswerte Fortschritte in Bereichen wie Robotik, autonomem Fahren und medizinischer Entscheidungsfindung erzielt. Dabei konzentrieren sich die meisten Ansätze darauf, aus vorhandenen Datensätzen Policies zu trainieren, die die kumulative Belohnung maximieren. In vielen praktischen Anwendungen ist jedoch eine genaue Steuerung der Leistungsniveaus der Policy wichtiger als das Erreichen der maximalen Rendite.