„Мајкрософт“ тврди дека нивниот ВИ-систем ги надмина лекарите во дијагностиката

Истражување објавено во списанието „Сајенс“ покажува дека новиот систем на вештачка интелигенција MAI-DxO симулира клиничко одлучување чекор-по-чекор и постигнува поголема точност со значително помалку испитувања

Клиничката дијагностика во реалниот свет претставува последователен процес на прибирање информации и заклучување, а не еднократна анализа на комплетен случај. Лекарите почнуваат со ограничени податоци, обликуваат првична диференцијална дијагноза, а потоа избираат прашања и испитувања, мерејќи ја очекуваната дијагностичка корист во однос на трошокот, оптоварувањето на пациентот и одложувањето. Претходните тестови на јазичните модели ги испитуваа можностите за дијагностика на веќе комплетирани случаи, што не ја одразува вистинската клиничка практика во која пациентите не доаѓаат со однапред подготвени резимеа од симптоми.

За да се надмине тоа, во новиот труд на експертите од „Мајкрософт“, објавен во списанието „Сајенс“, претставен е интерактивниот систем на вештачка интелигенција MAI-DxO. Системот симулира тим од лекари кој го почнува своето заклучување од главната тегоба на пациентот, континуирано придонесува за ревизија на диференцијалната дијагноза и самостојно одлучува кои придружни прашања ќе ги постави и кои (ценовно ефикасни) испитувања ќе ги побара.

Значително попрецизен

При евалуацијата на вообичаени случаи, прибрани од практиката на итната служба во САД, алатката MAI-DxO постигна точност од 80,3 %. Со тоа беше 1,7 пати попрецизна од лекарите од општа практика, кои во истото опитно опкружување остварија точност од 46,8 %. На најсложените медицински случаи од клиничко-патолошките конференции објавени во списанието „Њу Ингланд џурнал оф медисин“ системот постигна точност од 83,2 % во споредба со 36,1 % колку што остварија лекарите. MAI-DxO, исто така, беше повеќе од двојно попрецизен од лекарите што користеа учебници и интернет, но и речиси четири пати попрецизен од лекарите кои поставуваа дијагнози без тие ресурси.

Освен високата прецизност, системот успешно избегнуваше неселективно спроведување испитувања и до точната дијагноза доаѓаше со половина или дури третина од вообичаените трошоци. Иако резултатите се добиени во контролирано опкружување, тие јасно укажуваат на потенцијалот на јазичните модели во давањето поддршка на лекарите со цел попрецизна и поповолна дијагностика.

Од „Мајкрософт“ велат дека тоа е чекор кон создавање „медицинска суперинтелигенција“ – притоа користејќи го терминот „суперинтелигенција“ на вообичаен начин, како оној што опишува системи поспособни од луѓето.