Штучний інтелект Microsoft діагностує складні медичні випадки в чотири рази краще, ніж люди

Прорив у медичній діагностиці

Система Microsoft AI Diagnostic Orchestrator показала неочікувано високі результати під час тестування на складних клінічних випадках, описаних у New England Journal of Medicine (NEJM). Ці медичні кейси відомі своєю діагностичною складністю та інтелектуальною вимогливістю, оскільки зазвичай потребують участі кількох спеціалістів та проведення множинних діагностичних тестів, повідомляє 24 Канал з посиланням на Microsoft.

MAI-DxO здатна ставити додаткові запитання, призначати аналізи та встановлювати діагнози. Але її додатковим плюсом є те, що вона може взаємодіяти зі сторонніми моделями ШІ від інших розробників. Зазначається, що нова система значно покращила діагностичну продуктивність усіх протестованих сторонніх моделей, а найкращі результати були досягнуті у поєднанні з o3 від OpenAI.

• Використовуючи модель o3, MAI-DxO правильно вирішила 85,5% тестових випадків з NEJM.
• Для порівняння, Microsoft залучила 21 практикуючого лікаря зі США та Великої Британії з досвідом роботи від 5 до 20 років. На тих самих завданнях медики показали середню точність лише 20%.

Для подальшої оцінки можливостей Microsoft розробила особливий тест під назвою Sequential Diagnosis Benchmark (SD Bench) – спеціальне випробування для ШІ, котре перетворює 304 випадки, описані в NEJM, у поетапні діагностичні сценарії. Моделі можуть ставити запитання та призначати обстеження, оновлюючи свої висновки в міру надходження нової інформації.

Крім діагностичних функцій, система може працювати в межах визначених бюджетних обмежень, запобігаючи надмірному призначенню тестів.

Microsoft вбачає потенціал цих інструментів у кардинальній трансформації охорони здоров'я, даючи пацієнтам можливість самостійно управляти рутинними аспектами лікування та забезпечуючи лікарів передовою підтримкою прийняття рішень у складних випадках.

Попри багатообіцяючі результати, дослідження є лише першим кроком. Перед безпечним впровадженням генеративного ШІ в медичну практику необхідно зібрати додаткові докази з реальних клінічних середовищ. Також потрібні відповідні системи управління та регуляторні рамки для забезпечення надійності й безпеки моделей. Для досягнення цих цілей Microsoft співпрацює з медичними організаціями для тестування та валідації підходів перед широким впровадженням.