Das Gesundheits-KI-Unternehmen Ant Afu sucht Auszubildende; über 30 Spitzenärzte in China nehmen KI-Schüler auf

Ärzte und KI sind seit Kurzem in eine ungewöhnliche Mentor-Schüler-Beziehung getreten.

Am 30. März, dem Internationalen Tag der Ärzte, veröffentlichte „Ant Afu“, die Gesundheits-KI der Ant Group, einen offenen Brief, in dem sie führende Ärzte aus dem ganzen Land um Mentoring bat. Durch das Lernen von diesen Experten hofft Ant Afu, ihre KI-Fähigkeiten weiter voranzutreiben und ihre medizinische Fachkompetenz zu vertiefen. Nach der Veröffentlichung des Briefes haben mehrere Ärzte – darunter Dr. Tan Tao, Leiter der Abteilung für Geburtshilfe und Gynäkologie am Shanghai Oriental Hospital, sowie Dr. Bo Shining, Leiter der Intensivmedizin am Dritten Krankenhaus der Universität Peking – diesen ungewöhnlichen „KI-Lehrling“ in den sozialen Medien öffentlich aufgenommen, die Fragen geteilt, die sie für Afu vorbereitet hatten, und ihre Hoffnungen auf dessen berufliche Weiterentwicklung zum Ausdruck gebracht. Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieses Artikels haben mehr als 30 Ärzte in ganz China Afu als ihren Schüler aufgenommen.

Ant Afu veröffentlicht einen Aufruf für Mentoren und Lehrlinge

Der Aufruf zur Mentor-Lehrling-Partnerschaft löste schnell lebhafte Debatten aus. Viele Internetnutzer schlugen weitere namhafte Ärzte vor, die den KI-Lehrling aufnehmen sollten. Ein Medizinstudent scherzte: „Nach der Forschung und der klinischen Arbeit kommt jetzt sogar die KI, um mit uns zu konkurrieren.“

(Internetnutzer mobilisieren Afu, Mentoren zu finden)

Mehrere Ärzte, die sich bereit erklärten, Afu zu betreuen, begannen, Fragen für das System zu entwerfen. Dazu gehörten fachliche Beurteilungen schwieriger Fälle und Bildgebungsberichte sowie szenariobasierte Fragen, die das Einfühlungsvermögen und das Verständnis der KI für medizinische Geisteswissenschaften auf die Probe stellten. Nach der Erstellung der Fragen stellten einige Ärzte fest, dass Afu zwar in Bezug auf Fachwissen recht gut abschnitt, aber dennoch mit praktischen Herausforderungen konfrontiert war, die KI noch nicht bewältigen kann – beispielsweise das Erkennen, wenn Patienten Informationen verbergen oder fälschen. Daraufhin witzelten viele Internetnutzer: „Afu, du musst noch viel lernen.“

(Dr. Tan Tao von der Abteilung für Geburtshilfe und Gynäkologie des Shanghai Oriental Hospital entwirft Fragen für Afu)

Warum braucht Afu echte Ärzte als Mentoren? Zhen Shuai, Leiter der Abteilung für digitale Diagnostik in der AI Health Assistant Division von Ant Health, erklärte, dass erfahrene Ärzte über Einblicke verfügen, die über die Standardprotokolle in ihren Fachgebieten und in der Medizin insgesamt hinausgehen – ein Bereich, in dem Afu noch Verbesserungsbedarf hat. Im Selbstlernprozess von Afu sind die „Denkketten“ oder das „fachliche Urteilsvermögen“ verschiedener Spezialisten von entscheidender Bedeutung. Zhen Shuai erklärte, dass fachliche Anleitung Afus Verständnis für reale Szenarien im Gesundheitswesen vertiefen und ihm dabei helfen kann, den vielfältigen und komplexen Bedürfnissen der Nutzer in verschiedenen medizinischen Fachgebieten gerecht zu werden.

Ant Afu hat seine „KI-Avatar“-Technologie renommierten Ärzten im ganzen Land zur Verfügung gestellt, sodass deren Fachwissen über personalisierte KI-Avatare ein breiteres Publikum erreichen kann. Derzeit haben sieben Mitglieder nationaler Akademien – darunter Wang Jian’an, Chen Zijiang und Fan Jia von der Chinesischen Akademie der Wissenschaften sowie Liao Wanqing, Dong Jiahong, Wang Jun und Wang Ningli von der Chinesischen Akademie der Ingenieurwissenschaften – haben über 1.000 Ärzte bei der Erstellung von KI-Avataren auf der Plattform angeleitet, die den Nutzern rund um die Uhr Gesundheitsberatungsdienste anbieten. Darüber hinaus haben mehr als zehn führende Abteilungsleiter von Krankenhäusern, darunter Dr. Tan Tao von der Abteilung für Geburtshilfe und Gynäkologie des Tongji-Universitätskrankenhauses, eine Expertenberatungsgruppe für Ant Afu gebildet, die maßgeblich an der Ausgestaltung der Frage-Antwort-Logik und der Bewertungskriterien beteiligt ist.