74 | GESELLSCHAFT KI-NEWS zm115 Nr. 06, 16.03.2025, (460) BLITZRECHNER CO-SCIENTIST Die KI braucht 48 Stunden, der Mensch 10 Jahre Ein gemeinsames Experiment des Imperial College London und Google zeigt das Potenzial einer KI-Plattform, die die Forschung schneller und effizienter machen soll: „Co-Scientist“ errechnete in nur 48 Stunden eine Hypothese, für deren Entwicklung Top-Wissenschaftler zuvor fast zehn Jahre gebraucht hatten. Die Londoner Wissenschaftler hatten knapp ein Jahrzehnt damit verbracht, ein Rätsel auf dem Gebiet der antimikrobiellen Resistenzen zu lösen. Mithilfe herkömmlicher Forschungsmethoden hatte das Team Theorien aufgestellt und dann nachgewiesen, wie verschiedene Bakterien neue DNA anlagern können, die sie gefährlicher macht. Aktuell befindet sich die Arbeit im PeerReview-Verfahren der Fachzeitschrift Cell. Im Anschluss nahm das Team Kontakt zu Google auf, um die Funktion des Assistenzsystems „Co-Scientist“ zu testen. Dazu instruierten sie die Plattform, die mit dem KI-Modell Gemini 2.0 entwickelt wurde, verschiedene vorhandene Daten und neue Theorien gegeneinander auszuspielen, um so Ideen zu entwickeln, wie Bakterien immun gegen Antibiotika werden. Nach 48 Stunden Rechenzeit hatte Co-Scientist eben jene Theorie entwickelt, für die die Forschenden Jahre benötigt hatten. "Das war, wie Sie sich vorstellen können, ziemlich schockierend“, sagte Studienleiter Prof. José Penadés, vom Imperial Institute dem britischen The Telegraph. Anders als die Forschenden sei die KI aber natürlich nicht in der Lage gewesen, die entscheidenden Experimente zur Verifizierung der Hypothese durchzuführen, die ebenfalls Jahre in Anspruch genommen hatten. Trotzdem geht man sowohl bei Google als auch am Imperial College davon aus, dass die Technik wissenschaftliche Entdeckungen beschleunigen und die wissenschaftliche Zusammenarbeit eher fördern als verringern wird. Das Tool könnte beispielsweise dazu beitragen, die Zeit zu verkürzen, die Forschungsteams für Foto: cs - stock.adobe.com (erstellt mit KI) eine detaillierte Literaturrecherche benötigen und so möglicherweise zu mehr Entdeckungen durch Experten auf ihrem Gebiet als auch zu niedrigeren Eintrittsbarrieren für neue Forscher führen, die zu führenden Arbeiten beitragen wollen. „Diese Co-Scientist-Plattform befindet sich noch in einem frühen Stadium“, sagt Penadés, „aber wir können bereits erkennen, welches Potenzial sie hat, die Wissenschaft voranzubringen.“ Prof. Mary Ryan vom Imperial College ergänzte: „Die Welt steht vor zahlreichen komplexen Herausforderungen – von Pandemien bis hin zu ökologischer Nachhaltigkeit und Nahrungsmittelsicherheit. Um diesen dringenden Bedarf zu decken, müssen traditionelle Forschungs- und Entwicklungsprozesse beschleunigt werden." Juraj Gottweis et al., Accelerating scientific breakthroughs with an AI co-scientist, https://research.google/blog/accelerating-scientific-breakthroughs-with-an-ai-coscientist/ US-KRANKENHÄUSER IN DER VERSORGUNG KI-Einsatz first, Bedenken second Bereits 2023 nutzten fast zwei Drittel der US-Krankenhäuser in der Versorgung prädiktive KI-Modelle. Ein großer Teil von ihnen führte vor dem Einsatz jedoch keine ausreichende Prüfung der Vorhersagequalität und etwaiger Verzerrung durch. Die Forscher werteten für ihre Studie Daten aus dem „2023 American Hospital Association Annual Survey Information Technology Supplement“ aus. Rund 65 Prozent der US-Krankenhäuser nutzen KI und Prognosemodelle, um Gesundheitsverläufe oder Risiken für stationäre Patienten vorherzusagen, ambulante Hochrisikopatienten zu identifizieren, den Gesundheitszustand zu überwachen, Behandlungen zu empfehlen, Abrechnungsverfahren zu vereinfachen oder zu automatisieren und die Terminplanung zu erleichtern. 79 Prozent von ihnen verwenden dabei Modelle ihres Softwareanbieters von elektronischen Gesundheitsakten. Doch nur 61 Prozent dieser Krankenhäuser prüften diese auf ihre Vorhersagegenauigkeit und nur 44 Prozent berichteten von einer lokale Bewertung auf Verzerrungen. Dabei führen Einrichtungen, die ihre eigenen Prognosemodelle entwickelten und/oder besonders hohe Gewinnspannen hatten mit größerer Wahrscheinlichkeit eine lokale Bewertung durch. Die ForschenFoto: Summit Art Creations - stock.adobe.com
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