Мустaфа Сулејман, извршни директор вештачке интелигенције у Мајкрософту, изјавио је да је компанија направила „истински корак ка медицинској суперинтелигенцији“. Технолошки гигант тврди да његов нови моћни АИ алат може четири пута прецизније да дијагностикује болести и то знатно јефтиније од тима људских лекара.
Како је изгледао експеримент?
У експерименту је тестирано да ли овај алат може правилно да постави дијагнозу пацијенту, имитирајући посао који обично обавља лекар.
Тим из Мајкрософта је користио 304 клиничка случаја из часописа New England Journal of Medicine како би направио тест назван Sequential Diagnosis Benchmark. Језички модел је сваки случај рашчланио на кораке које би лекар обично предузео да би дошао до дијагнозе.
Мултимодални систем MAI-DxO
Истраживачи Мајкрософта су потом изградили систем под називом MAI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO), који користи више водећих АИ модела — укључујући OpenAI-јев GPT, Google-ов Gemini, Anthropic-ов Claude, Meta-ину Llamu и xAI-јевог Groka — на начин који донекле опонаша сарадњу више људских стручњака.
Резултати експеримента: АИ бољи од лекара
У овом експерименту, MAI-DxO је постигао тачност од 80 одсто у односу на 20 одсто код људских лекара. Такође је смањио трошкове за 20 одсто, бирајући јефтиније анализе и процедуре.
„Овај механизам оркестрације — више агената који сарађују у стилу ‘ланаца дебате’ — то је оно што ће нас приближити медицинској суперинтелигенцији,“ истиче Сулејман.
Трка за АИ талентима
Компанија је ангажовала неколико истраживача АИ технологије са Гугла како би ојачала свој тим, што указује на растућу конкуренцију међу технолошким гигантима у потрази за врхунским АИ стручњацима. Сулејман је и сам некада био високи званичник у Гуглу, где је радио на развоју вештачке интелигенције.
Потенцијална примена у здравству
Вештачка интелигенција се већ користи у појединим деловима здравственог система у САД, као што је анализа скенера коју обављају радиолози. Најновији мултимодални АИ модели имају потенцијал да постану општи дијагностички алати, али њихова примена у медицини отвара и многа етичка и практична питања — нарочито она везана за пристрасност у подацима на којима су модели тренирани.
Маjкрософт још увек није донео одлуку да ли ће комерцијализовати ову технологију. Један од високих руководилаца, који је желео да остане анониман, навео је да би компанија могла да је интегрише у претраживач Bing како би помогла корисницима у самодијагностици. Такође би могли да развију алате који ће помоћи медицинским стручњацима у побољшању или аутоматизацији неге пацијената.
„У наредним годинама видећете како све више радимо на доказивању ефикасности ових система у стварном свету,“ каже Сулејман.
Нови приступ АИ дијагностици
Овај пројекат је најновији у растућем корпусу истраживања која показују да АИ модели могу дијагностиковати болести. У последњих неколико година, и Мајкрософт и Гугл објавили су радове који показују да велики језички модели могу тачно да дијагностикују болест ако имају приступ медицинским подацима.
Оно што издваја ново Мајкрософтово истраживање јесте чињеница да оно прецизније реплицира начин на који лекари доносе дијагнозу — анализом симптома, наручивањем тестова и накнадним тумачењем резултата до постављања тачне дијагнозе.
Компанија у блогу о пројекту наводи да је овакав начин комбиновања више врхунских АИ модела „пут ка медицинској суперинтелигенцији“.
Потенцијал за смањење трошкова здравства
Пројекат такође указује да АИ може помоћи у смањењу трошкова здравствене заштите — што је посебно значајно у Сједињеним Државама.
„Наш модел изузетно добро функционише — како у постављању дијагнозе, тако и у томе што до ње долази врло економично,“ каже Доминик Кинг, потпредседник Мајкрософта који учествује у пројекту.
Реакције стручњака: Оптимизам уз опрез
„Веома је узбудљиво,“ каже Дејвид Сонтаг, научник са МИТ-а и један од оснивача компаније Layer Health, која развија медицинске АИ алате. Он истиче да је рад важан не само зато што више подсећа на стварни рад лекара, већ и зато што је методолошки ригорозан. „То чини овај рад јаким,“ истиче он.
Међутим, Сонтаг упозорава да резултате Мајкрософта треба узети са дозом опреза, јер су лекари у студији били ограничени тиме што нису смели да користе додатне алате у дијагностици — што не одражава реалне услове у којима они раде.
Он додаје да тек треба утврдити да ли би овај систем заиста значајно умањио трошкове у пракси. Лекари можда узимају у обзир и факторе које АИ не може да обухвати, попут толеранције пацијента на неку процедуру или доступности одређене медицинске опреме.
„Ово је импресиван извештај јер се бави изузетно комплексним дијагностичким случајевима,“ наводи и Ерик Топол, научник из Института Скрипс. Додаје да је новина и то што показује да АИ теоретски може да смањи цену медицинске заштите.
И Топол и Сонтаг слажу се да би наредни корак у верификацији Мајкрософтовог система морао бити клиничко испитивање које би упоредило резултате овог алата са резултатима стварних лекара у реалним условима лечења.
„Тек тада ћемо добити заиста ригорозну процену трошкова,“ каже Сонтаг.
