Stanford- und Princeton-Forscher stellen MedOS vor, einen KI-Robotik-Co-Piloten zur Fehlerreduzierung, Unterstützung von Klinikern und direkten Einbindung von KI in chirurgische und klinische Arbeitsabläufe

PALO ALTO, CA - 11. Februar 2026 (NEWMEDIAWIRE) - Das Stanford-Princeton AI Coscientist Team gab heute die Einführung von MedOS bekannt, dem ersten KI-XR-Cobot-System, das entwickelt wurde, um Kliniker aktiv in realen klinischen Umgebungen zu unterstützen.

Entwickelt vom interdisziplinären Stanford-Princeton AI Coscientist Team unter der Leitung von Dr. Le Cong, Dr. Mengdi Wang, Dr. Zhenan Bao und mit klinischen Kooperationspartnern Dr. Rebecca Rojansky und Dr. Christina Curtis, kombiniert MedOS intelligente Brillen, Roboterarme und Multi-Agenten-KI zu einem Echtzeit-Co-Piloten für Ärzte und Pflegekräfte. Seine Mission ist einfach: medizinische Fehler reduzieren, Präzisionsmedizin beschleunigen und überlastete klinische Teams unterstützen.

Der Burnout bei Ärzten hat ein Krisenniveau erreicht, wobei laut aktuellen Studien über 60 % der Ärzte in den USA Symptome berichten. MedOS (ai4med.stanford.edu) wurde entwickelt, um den Burnout bei Ärzten zu lindern, nicht indem es Kliniker ersetzt, sondern indem es die kognitive Überlastung reduziert, Fehler erkennt und die Präzision durch intelligente Automatisierung und robotische Unterstützung erweitert.

Aufbauend auf jahrelanger Innovation des Teams durch den vorherigen Durchbruch, das LabOS (ai4lab.stanford.edu), überbrückt MedOS digitale Diagnostik mit physischer Aktion. Von Operationssälen bis zur Betten-Diagnostik nimmt das System die Welt in 3D wahr, analysiert medizinische Szenarien und handelt in Abstimmung mit Ärzten, Pflegekräften und Behandlungsteams. Es wurde in chirurgischen Simulationen, Krankenhausabläufen und Live-Präzisionsdiagnostik getestet.

MedOS führt ein „Weltmodell für die Medizin“ ein, das Wahrnehmung, Intervention und Simulation zu einem kontinuierlichen Feedback-Loop kombiniert. Mithilfe von intelligenten Brillen und Roboterarmen kann es komplexe klinische Szenen verstehen, Verfahren planen und sie in enger Zusammenarbeit mit Klinikern ausführen. Die Plattform hat bereits vielversprechende Ergebnisse bei Aufgaben wie laparoskopischer Assistenz, anatomischer Kartierung und Behandlungsplanung gezeigt.

MedOS ist modular aufgebaut, um sich an verschiedene klinische Umgebungen und Fachgebiete anzupassen. In chirurgischen Simulationen hat es die Fähigkeit demonstriert, Echtzeit-Video von intelligenten Brillen zu interpretieren, anatomische Strukturen zu identifizieren und bei der Ausrichtung robotischer Werkzeuge zu assistieren, und fungiert so als echter klinischer Co-Pilot. Diese enge Integration von Wahrnehmung, Planung und Aktion unterscheidet MedOS: Es ist nicht nur ein passiver Assistent, sondern ein aktiver Mitarbeiter bei risikoreichen Eingriffen.

Durchbruchsfähigkeiten umfassen:

• Eine Multi-Agenten-KI-Architektur, die klinische Denklogik widerspiegelt, Beweise synthetisiert und Verfahren in Echtzeit verwaltet. MedOS erreichte 97 % Genauigkeit bei MedQA (USMLE) und 94 % bei GPQA und übertraf damit KI-Modelle wie Gemini-3 Pro, GPT-5.2 Thinking und Claude 4.5 Opus.

• MedSuperVision, der größte Open-Source-Datensatz für medizinische Videos, mit mehr als 85.000 Minuten chirurgischen Materials von 1.882 klinischen Experten.

• Nachgewiesener Erfolg bei der Unterstützung von Pflegekräften und Medizinstudenten, um Leistungen auf Ärzteniveau zu erreichen und menschliche Fehler in ermüdungsanfälligen Umgebungen zu reduzieren (Pflegekräfte: 49 % auf 77 % mit MedOS-Unterstützung, Medizinstudenten: 72 % auf 91 %).

• Fallstudien, einschließlich der Aufdeckung von Immun-Nebenwirkungen des GLP-1-Agonisten Semaglutide (Wegovy) aus der FDA-Datenbank, identifizieren prognostische Auswirkungen von Treibergen-Co-Mutationen auf das Überleben von Krebspatienten.

MedOS startet mit Unterstützung von NVIDIA, AI4Science und Nebius und wurde in ersten Pilotprojekten eingesetzt. Klinische Kooperationspartner können jetzt frühen Zugang anfordern.

Dr. Le Cong, Leiter des Stanford-Princeton AI Coscientist Team und außerordentlicher Professor an der Stanford University, sagte: „Das Ziel ist nicht, Ärzte zu ersetzen. Es ist, ihre Intelligenz zu verstärken, ihre Fähigkeiten zu erweitern und die Risiken zu reduzieren, die durch Müdigkeit, Überwachung oder Komplexität entstehen. MedOS ist nicht nur ein Assistent. Es ist der Beginn einer neuen Ära der KI als echter klinischer Partner.“

„MedOS spiegelt eine Konvergenz von Multi-Agenten-Denken, menschenzentrierter Robotik und XR-Schnittstellen wider“, sagte Dr. Mengdi Wang, Co-Leiter der Zusammenarbeit. „Unser Ziel ist eine kollaborative Schleife, die Klinikern hilft, Komplexität in Echtzeit zu bewältigen.“

Verfügbarkeit und bevorstehende Präsentationen bei Stanford und NVIDIA GTC 2026

MedOS wird bei einer Stanford-Veranstaltung Anfang März vorgestellt, gefolgt von einer öffentlichen Enthüllung auf der NVIDIA GTC-Konferenz im März 2026. Medien, Kliniker und Forschungseinrichtungen, die an Demonstrationen, Pilotkooperationen oder Interviews interessiert sind, können das Team kontaktieren.

Die GTC-Sitzungsinformationen sind online verfügbar unter: https://www.nvidia.com/gtc/session-catalog/sessions/gtc26-s81748/

Über das Stanford-Princeton AI Coscientist Team

Das Stanford-Princeton AI Coscientist Team ist ein gemeinsames Forschungsteam, das sich dem Aufbau der ersten Echtzeit-KI-Systeme widmet, die entwickelt wurden, um neben menschlichen Wissenschaftlern und Klinikern zu arbeiten. Durch die Kombination von intelligenten Brillen, robotischer Automatisierung und Multi-Agenten-Denken bringt das Team künstliche Intelligenz in physische Forschungs- und medizinische Umgebungen. Unter der Leitung von Dr. Le Cong und Dr. Mengdi Wang werden das grundlegende LabOS und das neu eingeführte MedOS an führenden Universitäten und Krankenhäusern eingesetzt, um Entdeckungen zu beschleunigen, menschliche Fehler zu reduzieren und wissenschaftliche und klinische Ergebnisse zu verbessern. Das Team wird durch Kooperationen mit NVIDIA, Stanford Medicine und VITURE unterstützt.

Für weitere Informationen besuchen Sie:

Projektseite: https://medos-ai.github.io/

Offizielle Website: https://ai4medos.com/

MedOS: KI-XR-Cobot-Weltmodell für klinische Wahrnehmung und Aktion - Papier: https://medos-ai.github.io/paper

Pressekontakt:
Ronnie Welch
ronnie@vewmedia.com
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