Microsoft pētnieki pirmdien atklāja jaunu mākslīgā intelekta (AI) sistēmu, kas pacientus var diagnosticēt precīzāk nekā ārsti. Saukts par Microsoft AI diagnostikas orķestratoru (MAI-DXO), tas ietver vairākus AI modeļus un ietvaru, kas ļauj tam iziet pacienta simptomus un vēsturi, lai ieteiktu atbilstošus testus. Balstoties uz rezultātiem, tas ierosina iespējamās diagnozes. Redmondā bāzētais tehnoloģiju gigants uzsvēra, ka, izņemot diagnozes precizitāti, sistēma tiek apmācīta arī rentabla veiktajos testos.
Microsoft izstrādā etalonu, lai pārbaudītu Mai-Dxo veiktspēju
A postenis X (agrāk pazīstams kā Twitter) Mustafa Suleyman, Microsoft AI izpilddirektors Mustafa Suleyman, ievietoja par Mai-Dxo sistēmu. Saucot to par “lielu soli uz medicīnisko superinteligenci”, viņš sacīja, ka AI sistēma var atrisināt dažus no pasaules vissmagākajiem medicīniskajiem gadījumiem ar augstāku precizitāti un zemākām izmaksām, salīdzinot ar tradicionālajiem diagnostikas pasākumiem.
Mai-dxo imitē virtuālu ārstu paneli ar dažādām diagnostiskām pieejām, kuri sadarbojas, lai atrisinātu medicīniskās lietas, uzņēmums sacīja a emuāra ierakstsApvidū Orķestrators ietver vairāku aģentisku sistēmu, kurā viena nodrošina hipotēzi, viens izvēlas testus, divi citi nodrošina kontrolsarakstus un pārvaldību, kā arī pēdējos izaicinājumus hipotēzei.
Mai-Dxo darbplūsma
Fotoattēls: Microsoft
Kad hipotēze ir nokārtota šai panelim, AI sistēma var vai nu uzdot jautājumu, pieprasīt testus, vai arī nodrošināt diagnozi, ja tā uzskata, ka tai ir pietiekami daudz informācijas. Ja tas iesaka testu, tas veic izmaksu analīzi, lai nodrošinātu, ka kopējās izmaksas joprojām ir saprātīgas. Interesanti, ka sistēma ir modeļa agnostiska, kas nozīmē, ka tā var darboties ar visiem trešo personu AI modeļiem.
Microsoft apgalvo, ka sistēma palielina katra pārbaudītā AI modeļa diagnostisko veiktspēju. Tomēr Openai O3 izturējās vislabāk, pareizi risinot 85,5 procentus no New England Journal of Medication (NEJM) etalona gadījumiem. Uzņēmums sacīja, ka tie paši gadījumi tika izsniegti arī 21 praktizējošiem ārstiem no ASV un Lielbritānijas, un viņiem visiem bija no piecu līdz 20 gadu klīniskās pieredzes. Cilvēku ārstiem precizitāte bija 20 procenti.
Mai-Dxo var konfigurēt, lai darbotos noteiktos izmaksu ierobežojumos, sacīja uzņēmums. Kad ir pievienots ievades budžets, sistēma pēta izmaksu un vērtības kompromisus, pieņemot diagnostikas lēmumus. Tas palīdz AI sistēmā tikai pasūtīt nepieciešamos testus, nevis katru iespējamo testu, lai izslēgtu visus simptomu cēloņus.
Lai novērtētu AI sistēmu, Microsoft izstrādāja arī jaunu etalonu, kas saukts par secīgu diagnozes etalonu (SD Bench). Atšķirībā no tipiskiem medicīniskajiem etalona testiem, kas uzdod jautājumus par atbilžu variantiem, šajā testā tiek novērtēta AI sistēmu spēja iteratīvi uzdot pareizos jautājumus un pasūtīt pareizos testus. Tad tas novērtē atbildes, salīdzinot tās ar NEJM publicēto iznākumu.
Proti, MAI-DXO vēl nav apstiprināts klīniskai lietošanai, un tas ir domāts kā sākotnējie pētījumi par AI spēju izstrādi diagnostikas operācijās. Microsoft sacīja, ka tā AI sistēmu var apstiprināt klīniskai lietošanai tikai pēc stingras drošības pārbaudes, klīniskās validācijas un regulatīvās atsauksmes.
