Исследователи из Microsoft разработали инструмент медицинской диагностики на базе искусственного интеллекта, который в сложных клинических тестах более чем в два раза превзошел врачей общей практики. Новая система координирует работу агентов ИИ пошагово, снижая общие затраты на обследование.
Компания Microsoft представила результаты разработки системы медицинского искусственного интеллекта, способной анализировать сложные клинические случаи поэтапно. Согласно исследованию, опубликованному в журнале Science, новый подход имитирует логику работы консилиума врачей, выстраивая цепочку опросов, назначений и проверки гипотез.
Система координированных агентов MAI-DxO превосходит врачей в тестах
Традиционные медицинские модели ИИ обычно обрабатывают все симптомы, лабораторные анализы и результаты визуализации единовременно. В отличие от них, инструмент под названием MAI-DxO применяет систему координации («orchestrator»), которая управляет последовательностью сбора данных. Система сначала определяет ключевые вопросы о медицинской истории пациента, фокусируется на физикальном осмотре, а затем заказывает профильные тесты и оценивает их результаты.
В ходе испытаний на более чем 304 сложных и нестандартных клинических случаях система достигла точности в 83% (по данным отдельных источников — до 83,2%), тогда как врачи общей практики, пользовавшиеся справочниками и интернетом, показали результат лишь в 36% (согласно публикации на портале 24). Тестирование также охватывало сценарии на основе базы данных отделений неотложной помощи.
В этих тестах на основе данных экстренной помощи разработанный инструмент продемонстрировал точность на уровне 80%, в то время как средний показатель участвовавших в сравнении врачей составил 47%. Руководитель отдела искусственного интеллекта в медицинском подразделении компании Харша Нори подчеркнул, что специалисты измеряют не только итоговую правильность ответов, но и степень тщательности выполнения всех диагностических этапов.
Почему стандартные тесты ИИ вводят в заблуждение
Разработчики отмечают, что существующие критерии оценки ИИ опираются на вопросы с множественным выбором, где современные модели демонстрируют почти идеальные показатели. Однако реальная клиническая практика устроена иначе.
Как отметил Доминик Кинг, искусственный интеллект научился блестяще справляться с такими вопросами, достигая 100-процентной точности: «Но, конечно, это не имеет никакого отношения к реальности: ко мне еще никогда не приходил пациент, который принес бы с собой аккуратно структурированную сводку своей истории болезни».
По словам представителей компании, технология создается для разработки «медицинского суперразума» (Medical Superintelligence). Помимо точной диагностики, система позволяет оптимизировать расходы на обследования.
Экономический эффект и дальнейшие испытания в клиниках
Анализ затрат показал, что применение пошаговой координации снижает общую стоимость диагностических процедур по сравнению с решениями, которые принимаются специалистами вручную. В отдельных конфигурациях с использованием моделей серии GPT удавалось сократить расходы и одновременно повысить точность выводов.
Для проверки эффективности в реальных условиях Microsoft планирует развернуть клинические испытания в медицинском центре Beth Israel Deaconess в Бостоне. В ходе этих исследований пациенты будут проходить стандартное обслуживание, а система параллельно протестирует свой потенциал врачебного рассуждения в повседневной больничной среде.
Читайте также
