Microsoft заявила, что её новая ИИ-модель ставит диагнозы лучше врачей

Как проходили испытания

Рецензируемое исследование проверяло Microsoft AI Diagnostic Orchestrator, или MAI-DxO. В отличие от прежних работ, модель должна была разбирать случаи последовательно, как это делает врач, а не сразу получать всю информацию о пациенте.

Испытания проходили в контролируемых условиях, поэтому практическая польза модели для реальной медицины остаётся предметом споров. Тем не менее Microsoft объявила результаты победой. Генеральный директор лаборатории ИИ компании Мустафа Сулейман сказал The Verge, что эпоха улучшения здравоохранения с помощью ИИ «наконец наступила». По его словам, уже в следующем году появятся впечатляющие внедрения интеллектуальных систем, которые существенно изменят оказание медицинской помощи.

Точность и стоимость

Исследователи проверили DxO на двух наборах данных: 304 клинико-патологических случаях из New England Journal of Medicine и 325 случаях поступления из отделения неотложной помощи в стационар из базы MIMIC-IV-ED. Получилась почти равная смесь историй болезни и обращений в неотложную помощь.

В первой группе точность диагнозов DxO составила 83,2%. Врачи общей практики, которым разрешили пользоваться справочными материалами и которые разбирали те же случаи, показали 36,1%. Во второй группе результат ИИ составил 80,3%, а врачей — 46,8%.

Оценивали не только точность диагнозов, но и предполагаемую стоимость обследований, необходимых для их постановки. По данным Microsoft, DxO в целом справлялась с этим за половину или даже за треть расходов на обследования у врачей.

Точность диагнозов:

Что модель не проверяет

Если результаты подтвердятся, они покажут возможности ИИ в медицинских задачах. Но работа врача не сводится к анализу симптомов. Одна из сложных частей — помочь пациенту рассказать, что с ним происходит, и выяснить детали, которые он сам мог не счесть важными.

Исследователи попытались учесть эту сторону работы: DxO действовала поэтапно. Получив первоначальную жалобу пациента, модель формулировала предварительный диагноз, выбирала уточняющие вопросы и решала, какие обследования назначить, учитывая их стоимость. В прежних исследованиях, отмечают авторы, диагноз не проверяли как последовательный процесс сбора информации, который одновременно учитывает точность и стоимость обследования: вместо этого всю историю болезни передавали модели одним промтом.

При этом взаимодействие врача и пациента удалось смоделировать лишь частично. DxO общалась с «агентом-посредником», который передавал ей запрошенные сведения из истории болезни. Иными словами, диагноз ставил ИИ, а пациента изображал другой ИИ. Кроме того, подробные истории болезни, которые модель анализировала, до этого подготовили люди — врачи.

Ранее по теме: стартап применил на пациенте вирус, разработанный с помощью ИИ.