Microsoftova umetna inteligenca pri diagnozah prekaša zdravnike, kaže študija

Microsoftovo orodje umetne inteligence MAI-DxO je pri najzahtevnejših medicinskih primerih več kot dvakrat natančnejši od zdravnikov, ki si pri postavljanju diagnoz pomagajo z učbeniki in internetom, ter skoraj štirikrat natančnejši od zdravnikov, ki diagnoze postavljajo brez teh pripomočkov, je pokazala študija, objavljena v znanstveni reviji Science.

Poleg tega orodje dosega takšne rezultate ob polovico ali celo dve tretjini nižjih stroških, saj do pravilne diagnoze pride z manj preiskavami in diagnostičnimi postopki, poroča Reuters.

Orodje simulira skupino kliničnih strokovnjakov

MAI-DxO bolnikom postavlja diagnoze postopoma, podobno kot zdravniki. Model s pomočjo tako imenovanega "orkestratorja" določa in usklajuje vprašanja, ki jih je treba zastaviti bolniku, ter preglede in preiskave, ki jih je treba opraviti. Orkestrator usmerja umetno inteligenco pri reševanju problema tako, da vzpostavi simulirano skupino kliničnih strokovnjakov, ki sodelujejo pri razreševanju diagnostičnih primerov.

Obstoječi medicinski modeli umetne inteligence običajno uporabljajo pristop, pri katerem hkrati analizirajo vse bolnikove simptome, laboratorijske izvide in slikovne preiskave ter na podlagi teh podatkov postavijo diagnozo.

Pri novem modelu pa orkestrator usmerja posamezne korake diagnostičnega postopka. Umetna inteligenca najprej določi, katera vprašanja o bolnikovi zdravstveni anamnezi je treba zastaviti in katere ugotovitve kliničnega pregleda so pomembne. Na podlagi pridobljenih informacij nato odloči, katere preiskave je treba opraviti, analizira njihove rezultate in po potrebi naroči dodatne preiskave.

Kot so pojasnili vodilni raziskovalci, model med celotnim postopkom sproti posodablja svoje delovne hipoteze in načrt nadaljnje diagnostike.

Raziskovalci so model preizkusili na več kot 300 izjemno nenavadnih in zahtevnih medicinskih primerih. Model z diagnostičnim orkestratorjem je bil pri diagnostični obravnavi bolnikov in postavljanju diagnoz več kot dvakrat natančnejši od zdravnikov splošne medicine, ki so si pri delu pomagali z učbeniki in internetom.

Orodje je zdravnike prekašalo tudi pri obravnavi primerov, izbranih iz obsežne podatkovne zbirke sprejemov na urgentne oddelke.

Nižji tudi stroški diagnosticiranja

Raziskovalci so opozorili, da dosedanje primerjave starejših sistemov umetne inteligence z zdravniki običajno temeljijo na vprašanjih z več ponujenimi odgovori. "Umetna inteligenca je pri takšnih testih postala tako uspešna, da dosega že 100-odstotno uspešnost," je povedal dr. Dominic King, korporativni podpredsednik zdravstvenega oddelka Microsoft AI, katerega ekipa razvija novo tehnologijo. "Toda to seveda ne odraža resničnega sveta. Noben bolnik ni nikoli prišel k meni z lepo pripravljenim povzetkom svojega zdravstvenega stanja," je poudaril.

Raziskovalci so ugotovili tudi, da so stroški diagnostičnih postopkov nižji, kadar potek preiskav načrtuje orkestrator, kot kadar o njih odločajo zdravniki. "Ne merimo zgolj natančnosti teh sistemov. Ocenjujemo tudi, kako preudarno in skrbno izvajajo diagnostično obravnavo," je povedal Harsha Nori, vodja področja umetne inteligence v oddelku Microsoft AI Health.

Raziskovalci bodo v naslednji fazi preizkusili, kako uspešno lahko orodje razvršča bolnike po nujnosti obravnave v čakalnicah urgentnih oddelkov.