Microsoft представила ШІ, який подвоїв точність діагнозів
Компанія Microsoft розробила систему штучного інтелекту MAI-DxO. Вона послідовно аналізує стан пацієнта, визначає потрібні обстеження та уточнює діагноз у міру надходження нових даних.
Як працює система
На відміну від моделей, що роблять висновок із уже зібраних симптомів, аналізів і зображень, MAI-DxO відтворює послідовність дій лікаря. Спочатку система визначає, яку інформацію варто отримати від пацієнта та які симптоми потребують уваги. Далі вона обирає лабораторні аналізи чи інші дослідження, оцінює результати й за потреби пропонує наступні кроки.
Модель переглядає попередні припущення та коригує їх залежно від нових даних. Для координації роботи кількох віртуальних клінічних агентів використовується спеціальний механізм — оркестратор. Такий підхід допомагає не лише визначити можливу хворобу, а й обрати обґрунтований шлях до діагнозу.
Результати випробувань і подальші плани
Дослідники перевірили систему на понад 300 складних медичних випадках із матеріалів клінічних розборів. ШІ з діагностичним оркестратором більш ніж удвічі перевершив лікарів загальної практики за точністю встановлення діагнозу. Кращі результати система показала й під час оцінювання сценаріїв на основі даних пацієнтів відділень невідкладної допомоги.
Водночас дослідники наголошують на різниці між такими випробуваннями та реальною практикою. Результати демонструють потенціал технології, проте самі по собі не доводять такої самої точності під час роботи з пацієнтами в лікарнях.
Окрім точності, оцінювали вартість діагностичного процесу. За результатами моделювання система планувала обстеження з меншими витратами, ніж у сценаріях, де їх визначали лікарі. Потенційна економія пов’язана з послідовним вибором досліджень, оцінюванням їхньої інформативності та відмовою від зайвих процедур без достатніх підстав. Ці дані отримані на змодельованих випадках і ще не підтверджують аналогічного скорочення витрат у повсякденній роботі медичних закладів.
Наступний етап передбачає співпрацю Microsoft із медичним центром Beth Israel Deaconess у Бостоні. Там планують перевірити, чи може інструмент допомагати з первинним сортуванням пацієнтів у приймальних відділеннях. Йдеться про визначення черговості надання допомоги залежно від стану людини та ймовірної терміновості втручання. Практичні випробування мають показати ефективність системи в реальних умовах. Поки що розробку розглядають як потенційний інструмент підтримки фахівців, а не як заміну лікарям.
