Во спроведениот експеримент, системот наречен "MAI-DxO" (Medical AI Diagnostic Orchestrator) постигнал точност од 80% при поставување дијагноза, во споредба со само 20% кај лекарите. Дополнително, вештачката интелигенција ги намалила трошоците за 20% преку избирање поевтини тестови и процедури.

„Оваа оркестрација на повеќе агенти, кои работат заедно во стил на верижна дебата, е токму тоа што нè приближува до медицинска суперинтелигенција“, изјави Мустафа Сулејман, директор на "AI" дивизијата на "Microsoft".

Тимот на "Microsoft" користел 304 клинички случаи од магазинот "New England Journal of Medicine" за да го состави тестот наречен "Sequential Diagnosis Benchmark". Голем јазичен модел (LLM) ги разградил случаите во чекори кои би ги следел еден вистински лекар при поставување дијагноза.

Истражувачите потоа го изградија системот "MAI-DxO", кој комбинира повеќе водечки "AI" модели – меѓу кои "OpenAI GPT", "Google Gemini", "Anthropic Claude", "Meta Llama" и "xAI Grok" – во симулација на тим од медицински експерти.

Како функционира оваа нова генерација на медицинска "AI"?

"Microsoft" сè уште не одлучил дали ќе ја комерцијализира оваа технологија, но се разгледува можноста за нејзина интеграција во пребарувачот "Bing", со цел да им помогне на корисниците да постават потенцијална дијагноза. Исто така, можно е развивање на алатки кои ќе им асистираат на лекарите во подобрување или автоматизирање на грижата за пациентите.

„Во наредните неколку години ќе гледате сè повеќе напори за тестирање на овие системи во реални услови“, вели Сулејман.

Ова е најновиот проект во растечката низа истражувања што покажуваат дека "AI" може успешно да дијагностицира болести. Во изминативе години, и "Microsoft" и "Google" објавија трудови што докажуваат дека големите јазични модели можат да постават точна дијагноза ако имаат пристап до медицинска документација.

Истражување на "Microsoft" се разликува од претходните токму затоа што попрецизно го имитира начинот на размислување на вистински лекар – преку анализа на симптоми, нарачување тестови и евалуација на резултати сè додека не се стигне до дијагноза.

Револуција во трошоците за здравствена заштита

Проектот исто така сугерира дека "AI" може значително да помогне во намалување на здравствените трошоци – прашање од особена важност во САД.

„Нашиот модел не само што е исклучително прецизен во поставување дијагноза, туку тоа го прави и на многу ефикасен начин од аспект на трошоци“, вели Доминик Кинг, потпретседател во "Microsoft" и дел од проектниот тим.

„Ова е навистина возбудливо“, коментира Дејвид Сонтаг, научник од "MIT" и коосновач на "Layer Health", стартап што развива медицински "AI" алатки. Тој истакнува дека студијата е значајна не само затоа што ја имитира работата на докторите, туку и затоа што внимателно ги адресира методолошките слабости што се јавуваат во други истражувања.

Сепак, Сонтаг предупредува дека треба да се биде внимателен со заклучоците бидејќи докторите во студијата не користеле никакви помошни алатки – што не е реален одраз на секојдневната клиничка пракса.

„Ова е импресивно истражување бидејќи се занимава со високо комплексни случаи на дијагностика“, вели и д-р Ерик Топол од "Scripps Research Institute". Тој додава дека покажувањето дека "AI" може да ги намали трошоците за здравствена грижа е навистина нов аспект.

И Топол и Сонтаг се согласуваат дека следниот клучен чекор пред широка имплементација е клиничко испитување што ќе ги спореди резултатите од "MAI-DxO" со оние на вистински лекари во реални услови.