AI „pobije” lekarzy? Zaskakujące badania

AI Źródło: Shutterstock / Anggalih Prasetya Zespół Microsoft AI podzielił się wynikami badań nad zastosowaniem sztucznej inteligencji w diagnostyce medycznej. Okazało się, że przy niższych kosztach sztuczna inteligencja osiągnęła cztery razy większą skuteczność niż doświadczeni lekarze.

W 2024 roku w ramach Microsoft AI utworzono nowy projekt, który nastawiony był na zastosowania medyczne. W zespole znaleźli się lekarze, projektanci, inżynierowie oraz eksperci od sztucznej inteligencji.

Sztuczna inteligencja w medycynie. Wieloetapowy test Microsoftu

Podczas prac powstał model Microsoft AI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO). Do jego wytrenowania używano tygodnika „New England Journal of Medicine” („NEJM”), który publikuje szczegółowe informacje dotyczące pacjenta oraz jego schorzenia. Opisane przypadki wymagają szerokiej wiedzy z różnych dziedzin medycyny oraz licznych testów diagnostycznych.

Zespół Microsoft AI w oparciu o opublikowane w czasopiśmie 304 przypadki pacjentów zbudował wieloetapowe procesy diagnostyczne, w ramach których model AI lub lekarz może zlecać testy oraz zadawać pytania. Po uzyskaniu odpowiedzi przechodzi się do kolejnego etapu diagnostyki.

Niedawno Microsoft AI podzielił się wynikami badań, w których testowano sztuczną inteligencję w diagnostyce medycznej. Wyniki były zaskakujące – AI okazało się lepsze niż lekarze.

AI w medycynie. Cztery razy większa skuteczność diagnozy niż doświadczeni lekarze

– W oparciu o dokumentację medyczną z prawdziwego świata (…), wykazaliśmy, że Microsoft AI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO) prawidłowo diagnozuje do 85 proc. przypadków, co stanowi wskaźnik czterokrotnie wyższy od wyników uzyskanych przez grupę doświadczonych lekarzy — przekazali Dominic King i Harsha Nori na blogu Microsoft AI.

Wyniki sztucznej inteligencji porównywano z grupą 21 praktykujących lekarzy z 5-20 latami doświadczenia klinicznego – osiągnęli dokładność 20 proc.

Co więcej, AI gwarantowało postawienie prawidłowej diagnozy przy niższych kosztach niż w przypadku lekarzy – proces uwzględniał wirtualne koszty działań diagnostycznych zlecanych przez lekarzy i AI.