IA Microsoft, de două ori mai precisă decât medicii la diagnostic

Sistemul AI dezvoltat de Microsoft care diagnostichează pas cu pas, precum un medic

Microsoft a prezentat un sistem de inteligență artificială capabil să analizeze cazuri medicale complexe urmând aceiași pași pe care îi face un medic: adresează întrebări, solicită investigații și își ajustează diagnosticul pe măsură ce primește informații noi. Cercetarea, publicată joi, 22 octombrie, în revista Science, descrie o nouă metodă de utilizare a inteligenței artificiale în diagnosticarea medicală.

Cum funcționează MAI-DxO

Sistemul, denumit Microsoft AI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO), nu oferă un răspuns direct pe baza unui set complet de simptome. În schimb, simulează procesul prin care un medic investighează un pacient, luând decizii succesive în funcție de informațiile disponibile.

Majoritatea sistemelor medicale bazate pe inteligență artificială sunt evaluate folosind cazuri în care simptomele și rezultatele analizelor sunt prezentate simultan. MAI-DxO funcționează diferit: începe prin a identifica întrebările importante despre istoricul medical al pacientului și informațiile necesare din examinarea clinică, apoi decide ce analize sau investigații ar trebui solicitate.

După primirea rezultatelor, sistemul reevaluează diagnosticele posibile și stabilește dacă sunt necesare verificări suplimentare. Procesul este coordonat de un mecanism numit „orchestrator”, care simulează colaborarea dintre mai mulți experți medicali virtuali. Aceștia propun explicații diferite, compară informațiile și încearcă să ajungă la diagnosticul cel mai probabil, evitând investigațiile inutile.

Precizie de 83% față de 36% în cazul medicilor

Cercetătorii au evaluat sistemul folosind 304 cazuri medicale complexe, publicate anterior în revista The New England Journal of Medicine. Acestea includeau situații neobișnuite, în care stabilirea diagnosticului necesita examinarea succesivă a mai multor indicii.

Potrivit rezultatelor prezentate de Microsoft, sistemul AI a identificat diagnosticul corect în aproximativ 83% dintre cazuri. Medicii generaliști participanți la comparație au obținut o precizie de 36% atunci când au avut acces la manuale și resurse online. Fără aceste resurse, rata lor de succes a fost de aproximativ 22%.

Într-o evaluare separată, realizată pe baza unor cazuri provenite dintr-o bază de date a departamentelor de urgență, AI-ul a atins o precizie de 80%, față de 47% pentru medici. Rezultatele sugerează un avantaj important al sistemului în condițiile testelor, dar nu demonstrează că acesta este superior medicilor în toate situațiile clinice.

Mai puține investigații și costuri mai mici în simulări

Cercetătorii au analizat nu doar precizia diagnosticelor, ci și costurile investigațiilor solicitate. Sistemul a fost conceput să compare valoarea informațiilor obținute printr-un test medical cu cheltuielile asociate acestuia.

În anumite configurații experimentale, AI-ul a păstrat o precizie de aproximativ 81%, cu un cost estimat al investigațiilor sub jumătate din cel al sistemelor utilizate pentru comparație.

Harsha Nori, responsabil pentru inteligența artificială în divizia Microsoft AI Health, a explicat că obiectivul cercetătorilor este să evalueze atât corectitudinea diagnosticului, cât și modul în care sistemul decide ce investigații sunt justificate. Aceste economii sunt calculate în cadrul simulărilor și nu reprezintă reduceri de cost deja demonstrate în spitale.

Limitele studiului și pașii următori

Dominic King, vicepreședinte al diviziei de sănătate din Microsoft AI, a atras atenția asupra limitelor testelor tradiționale pentru sistemele medicale. Potrivit acestuia, modelele AI au devenit foarte performante la întrebările cu variante de răspuns, dar consultațiile reale sunt mult mai complexe. Pacienții nu ajung la medic cu toate simptomele, analizele și informațiile relevante deja organizate.

În plus, studiul Microsoft a folosit cazuri simulate, în care sistemul solicita informații dintr-un set de date existent. În practica medicală, diagnosticul poate fi influențat de examinarea fizică, comunicarea cu pacientul, simptomele incomplete și numeroși alți factori. Tehnologia nu a fost încă validată pentru stabilirea autonomă a diagnosticelor în spitale.

Microsoft colaborează cu Beth Israel Deaconess Medical Center din Boston pentru următoarea etapă a cercetării. Specialiștii vor evalua capacitatea sistemului de a contribui la triajul pacienților care așteaptă în departamentele de urgență. Triajul presupune evaluarea rapidă a gravității cazurilor, astfel încât persoanele care necesită îngrijiri imediate să poată fi prioritizate.

Testele vor urmări dacă metoda de analiză secvențială poate funcționa în condiții clinice reale și dacă poate sprijini personalul medical fără a compromite siguranța pacienților. Microsoft a anunțat că pune la dispoziția cercetătorilor o parte dintre instrumentele de evaluare, pentru reproducerea și verificarea performanțelor raportate.