Mustafa Sulejman, izvršni direktor veštačke inteligencije u Majkrosoftu, izjavio je da je kompanija napravila „istinski korak ka medicinskoj superinteligenciji“. Tehnološki gigant tvrdi da njegov novi moćni AI alat može četiri puta preciznije da dijagnostikuje bolesti i to znatno jeftinije od tima ljudskih lekara.
Kako je izgledao eksperiment?
U eksperimentu je testirano da li ovaj alat može pravilno da postavi dijagnozu pacijentu, imitirajući posao koji obično obavlja lekar.
Tim iz Majkrosofta je koristio 304 klinička slučaja iz časopisa New England Journal of Medicine kako bi napravio test nazvan Sequential Diagnosis Benchmark. Jezički model je svaki slučaj raščlanio na korake koje bi lekar obično preduzeo da bi došao do dijagnoze.
Multimodalni sistem MAI-DxO
Istraživači Majkrosofta su potom izgradili sistem pod nazivom MAI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO), koji koristi više vodećih AI modela — uključujući OpenAI-jev GPT, Google-ov Gemini, Anthropic-ov Claude, Meta-inu Llamu i xAI-jevog Groka — na način koji donekle oponaša saradnju više ljudskih stručnjaka.
Rezultati eksperimenta: AI bolji od lekara
U ovom eksperimentu, MAI-DxO je postigao tačnost od 80 odsto u odnosu na 20 odsto kod ljudskih lekara. Takođe je smanjio troškove za 20 odsto, birajući jeftinije analize i procedure.
„Ovaj mehanizam orkestracije — više agenata koji sarađuju u stilu ‘lanaca debate’ — to je ono što će nas približiti medicinskoj superinteligenciji,“ ističe Sulejman.
Trka za AI talentima
Kompanija je angažovala nekoliko istraživača AI tehnologije sa Gugla kako bi ojačala svoj tim, što ukazuje na rastuću konkurenciju među tehnološkim gigantima u potrazi za vrhunskim AI stručnjacima. Sulejman je i sam nekada bio visoki zvaničnik u Guglu, gde je radio na razvoju veštačke inteligencije.
Potencijalna primena u zdravstvu
Veštačka inteligencija se već koristi u pojedinim delovima zdravstvenog sistema u SAD, kao što je analiza skenera koju obavljaju radiolozi. Najnoviji multimodalni AI modeli imaju potencijal da postanu opšti dijagnostički alati, ali njihova primena u medicini otvara i mnoga etička i praktična pitanja — naročito ona vezana za pristrasnost u podacima na kojima su modeli trenirani.
Majkrosoft još uvek nije doneo odluku da li će komercijalizovati ovu tehnologiju. Jedan od visokih rukovodilaca, koji je želeo da ostane anoniman, naveo je da bi kompanija mogla da je integriše u pretraživač Bing kako bi pomogla korisnicima u samodijagnostici. Takođe bi mogli da razviju alate koji će pomoći medicinskim stručnjacima u poboljšanju ili automatizaciji nege pacijenata.
„U narednim godinama videćete kako sve više radimo na dokazivanju efikasnosti ovih sistema u stvarnom svetu,“ kaže Sulejman.
Novi pristup AI dijagnostici
Ovaj projekat je najnoviji u rastućem korpusu istraživanja koja pokazuju da AI modeli mogu dijagnostikovati bolesti. U poslednjih nekoliko godina, i Majkrosoft i Gugl objavili su radove koji pokazuju da veliki jezički modeli mogu tačno da dijagnostikuju bolest ako imaju pristup medicinskim podacima.
Ono što izdvaja novo Majkrosoftovo istraživanje jeste činjenica da ono preciznije replicira način na koji lekari donose dijagnozu — analizom simptoma, naručivanjem testova i naknadnim tumačenjem rezultata do postavljanja tačne dijagnoze.
Kompanija u blogu o projektu navodi da je ovakav način kombinovanja više vrhunskih AI modela „put ka medicinskoj superinteligenciji“.
Potencijal za smanjenje troškova zdravstva
Projekat takođe ukazuje da AI može pomoći u smanjenju troškova zdravstvene zaštite — što je posebno značajno u Sjedinjenim Državama.
„Naš model izuzetno dobro funkcioniše — kako u postavljanju dijagnoze, tako i u tome što do nje dolazi vrlo ekonomično,“ kaže Dominik King, potpredsednik Majkrosofta koji učestvuje u projektu.
Reakcije stručnjaka: Optimizam uz oprez
„Veoma je uzbudljivo,“ kaže Dejvid Sontag, naučnik sa MIT-a i jedan od osnivača kompanije Layer Health, koja razvija medicinske AI alate. On ističe da je rad važan ne samo zato što više podseća na stvarni rad lekara, već i zato što je metodološki rigorozan. „To čini ovaj rad jakim,“ ističe on.
Međutim, Sontag upozorava da rezultate Majkrosofta treba uzeti sa dozom opreza, jer su lekari u studiji bili ograničeni time što nisu smeli da koriste dodatne alate u dijagnostici — što ne odražava realne uslove u kojima oni rade.
On dodaje da tek treba utvrditi da li bi ovaj sistem zaista značajno umanjio troškove u praksi. Lekari možda uzimaju u obzir i faktore koje AI ne može da obuhvati, poput tolerancije pacijenta na neku proceduru ili dostupnosti određene medicinske opreme.
„Ovo je impresivan izveštaj jer se bavi izuzetno kompleksnim dijagnostičkim slučajevima,“ navodi i Erik Topol, naučnik iz Instituta Skrips. Dodaje da je novina i to što pokazuje da AI teoretski može da smanji cenu medicinske zaštite.
I Topol i Sontag slažu se da bi naredni korak u verifikaciji Majkrosoftovog sistema morao biti kliničko ispitivanje koje bi uporedilo rezultate ovog alata sa rezultatima stvarnih lekara u realnim uslovima lečenja.
„Tek tada ćemo dobiti zaista rigoroznu procenu troškova,“ kaže Sontag.
