Искусственный интеллект Microsoft лучше врачей диагностирует заболевания

 Медицина может быть сочетанием искусства и науки, но Microsoft только что показала, что многое из того и другого можно изучить с помощью бота.

Компания сообщает в исследовании , опубликованном на сайте препринтов arXiv, что ее медицинская программа на основе ИИ, Microsoft AI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO), правильно диагностировала 85% случаев, описанных в New England Journal of Medicine . Это в четыре раза выше точности врачей-людей, которые ставили правильные диагнозы примерно в 20% случаев.

Эти случаи являются частью еженедельной серии журнала, призванной поставить врачей в тупик: сложные, трудные сценарии, где диагноз не очевиден. Microsoft взяла около 300 из этих случаев и сравнила производительность своего MAI-DxO с производительностью 21 врача общей практики в США и Великобритании. Чтобы имитировать итеративный подход врачей к таким случаям — путем сбора информации, ее анализа, назначения тестов и последующего принятия решений на основе этих результатов — команда Microsoft сначала создала пошаговый процесс эталонного принятия решений для каждого исследования случая. Это позволило и врачам, и системе ИИ задавать вопросы и принимать решения о следующих шагах, таких как заказ тестов, на основе информации, которую они узнавали на каждом шаге — аналогично блок-схеме принятия решений, с последующими вопросами и действиями, основанными на информации, почерпнутой из предыдущих.

21 врач сравнивался с объединенным набором готовых моделей ИИ, включая Claude, DeepSeek, Gemini, GPT, Grok и Llama. Чтобы еще больше отразить подход врачей-людей к таким сложным случаям, команда Microsoft также создала Orchestrator: виртуальную эмуляцию резонатора коллег и консультаций, к которым врачи часто обращаются в сложных случаях.

В реальном мире заказ медицинских анализов стоит денег, поэтому Microsoft отслеживала анализы, которые заказывала система искусственного интеллекта и врачи-люди, чтобы определить, какой метод может сделать это дешевле.

MAI-DxO не только намного превзошел врачей в постановке правильного диагноза, но и смог сделать это в среднем на 20% дешевле.

«Четырехкратное увеличение точности превзошло предыдущие исследования», — говорит доктор Эрик Топол, председатель трансляционной медицины, директор и основатель Scripps Research Translational Institute, который рассказал о проекте. «В большинстве случаев разница в абсолютном проценте составляет 10%, так что это действительно большой скачок». Но что действительно привлекло его внимание, так это стоимость. «ИИ не только стал точнее, но и намного дешевле», — говорит он.

MAI-DxO все еще находится в стадии разработки и пока недоступен для использования вне исследований. Но включение такой модели в медицину может потенциально привести к сокращению медицинских ошибок, которые составляют значительную долю расходов на здравоохранение, и повысить эффективность работы врачей-людей, что, в свою очередь, может привести к лучшим результатам для пациентов.

«Это поразительный результат», — говорит Мустафа Сулейман, генеральный директор Microsoft AI. «Я думаю, это дает нам четкую перспективу сделать лучшую экспертную диагностику доступной каждому в мире по невероятно доступной цене».

Десять лет назад, когда алгоритмы ИИ впервые появились в медицине, они были сосредоточены на бинарных задачах, говорит Сулейман, таких как сканирование изображений для обнаружения опухолей. «Сегодня эти модели ведут беглые беседы на очень высоком уровне качества, задают правильные вопросы и проводят зондирование правильными способами, предлагая правильные тесты и вмешательства в нужное время», — говорит он.

Еще одно преимущество, которое может иметь система ИИ, заключается в том, что она свободна от многих предубеждений, присущих человеческому опыту. «У всех нас есть предвзятость подтверждения», — говорит доктор Доминик Кинг, вице-президент Microsoft AI. «Иногда врачи видят что-то и думают: «Я уверен, что это то же самое, что и пациент, которого я видел на прошлой неделе». Но ИИ думает немного иначе».

MAI-DxO не просто выдает ответ. Он демонстрирует свою работу, так что врачи могут потенциально изучать и тщательно изучать его процесс рассуждений. «Он доступен для контроля в режиме реального времени со стороны клинициста», — говорит Сулейман. «Это уровень прозрачности и наглядности процесса мышления, которого мы раньше не видели». Это, в свою очередь, может улучшить образование и подготовку врачей, чтобы еще больше повысить точность диагностики и, в конечном счете, результаты лечения пациентов.

Тем не менее, некоторые эксперты в области ИИ и медицины отмечают, что подход Microsoft не является полностью новым, поскольку его диагнозы зависели от совокупной производительности нескольких моделей ИИ. «По-моему, они не тестируют какую-то отдельную модель, оптимизированную для здравоохранения», — говорит Кит Дрейер, главный специалист по науке о данных в Массачусетской больнице общего профиля и Центре клинических данных больницы Brigham and Women's Hospital. «Они тестируют концепцию тестирования всех существующих сегодня моделей и объединения их решений воедино. Эта часть для меня не удивительна».

Дрейер также отмечает, что результаты не обязательно приближают такие системы к одобрению регулирующими органами, такими как Управление по контролю за продуктами и лекарствами США, которое до сих пор не вынесло решение о том, являются ли такие системы медицинскими устройствами или нет.

Microsoft — не единственная компания, которая занимается медицинской программой на основе ИИ для диагностики заболеваний. Google разрабатывает систему на основе разговора, которая будет имитировать общение врача и пациента, имитируя рассуждения врачей-людей при сборе информации от пациентов и интерпретации этих симптомов для постановки диагноза. В ранних тестах система превзошла врачей в точности диагностики смоделированных случаев пациентов. В тесте 2024 года, аналогичном тому, который Microsoft проводила с использованием случаев, более ранняя версия системы Google точно диагностировала 59% случаев по сравнению с показателем врачей-людей в 33%.

Однако настоящим испытанием станет то, как эти системы ИИ будут работать в реальных системах здравоохранения. Это следующий шаг к пониманию того, как ИИ может дополнять или дополнять роль врача в диагностике заболеваний. «То, что они сделали, впечатляет», — говорит Тополь. «Но это не изменит медицинскую практику, пока они не выведут это на реальную медицинскую трассу».

Тополь надеется, что системы ИИ будут протестированы в разных системах здравоохранения, где врачи и платформа ИИ могут быть сравнены в ряде различных и более типичных случаев. Это потребует полномасштабного клинического испытания, а также одобрения регулирующих органов, чтобы гарантировать, что ни один пациент не подвергнется вреду, полагаясь больше на принятие решений на основе ИИ при оказании своей помощи. «Мы находимся на пути к созданию доказательной базы, необходимой для поддержки как врачей, так и пациентов, чтобы изменить свое здоровье», — говорит Кинг.

Если результаты подтвердятся, то они могут стать основой для внедрения высококачественной медицинской экспертизы в тех частях мира, где в настоящее время нет доступа к крупным академическим учреждениям или передовому медицинскому обслуживанию. «Моя главная цель в ближайшие пять-десять лет — обеспечить всем в мире доступ к лучшим медицинским консультациям всех видов», — говорит Сулейман. «Мы очень, очень рады этому».

Первоначально опубликовано на time.com.