Microsoft a prezentat un sistem de inteligență artificială care investighează cazuri medicale în etape: cere informații despre pacient, selectează analize și își revizuiește ipotezele în funcție de rezultate. Denumit Microsoft AI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO), acesta a identificat corect diagnosticul în aproximativ 83% dintre cazurile complexe incluse într-o evaluare, potrivit rezultatelor raportate de companie.
Cercetarea, publicată joi, 22 octombrie, în revista Science, explorează o abordare diferită de testele în care modelele AI primesc de la început toate datele necesare unui diagnostic, relatează Reuters. Performanțele provin însă din simulări și nu demonstrează că tehnologia poate înlocui medicii în practica de zi cu zi.
Cum analizează MAI-DxO un caz medical
Sistemul dezvoltat de Microsoft nu se limitează la asocierea unei liste de simptome cu o boală. El încearcă să reproducă succesiunea deciziilor dintr-o investigație medicală.
Mai întâi, stabilește ce întrebări sunt relevante pentru istoricul pacientului și ce informații ar trebui obținute prin examinarea clinică. Apoi selectează investigațiile considerate utile. După fiecare rezultat nou, reanalizează explicațiile posibile și decide dacă are suficiente indicii sau trebuie să continue verificările.
Procesul este coordonat de un „orchestrator”, un mecanism care simulează colaborarea mai multor experți medicali virtuali. Aceștia formulează ipoteze, confruntă informațiile disponibile și caută diagnosticul cel mai probabil, ținând cont și de necesitatea evitării testelor inutile.
Ce rezultate a obținut sistemul AI în comparație cu medicii
Pentru una dintre evaluări, cercetătorii au utilizat 304 cazuri complexe publicate anterior în The New England Journal of Medicine. Acestea presupuneau identificarea unor afecțiuni pe baza unor indicii care deveneau disponibile treptat.
Potrivit Microsoft, MAI-DxO a ajuns la diagnosticul corect în aproximativ 83% dintre cazuri. Medicii generaliști incluși în comparație au avut o rată de succes de 36% atunci când au putut consulta manuale și resurse online. În lipsa acestor instrumente, rezultatul a fost de aproximativ 22%.
O evaluare separată, bazată pe cazuri dintr-o bază de date a departamentelor de urgență, a indicat o precizie de 80% pentru sistemul AI și de 47% pentru medici.
Diferențele descriu performanța participanților în condițiile stabilite de cercetători. Ele nu pot fi extinse automat la toate consultațiile, specialitățile sau situațiile întâlnite într-un spital.
Cercetătorii au urmărit și costul investigațiilor
Studiul a analizat nu doar dacă diagnosticul este corect, ci și resursele necesare pentru a ajunge la el. Sistemul a fost conceput să cântărească utilitatea informației oferite de o investigație în raport cu cheltuiala asociată.
În anumite configurații experimentale, MAI-DxO a menținut o precizie de aproximativ 81%, în timp ce costul estimat al investigațiilor a rămas sub jumătate din cel al sistemelor folosite pentru comparație.
Harsha Nori, responsabil pentru inteligența artificială în divizia Microsoft AI Health, a explicat că evaluarea urmărește atât corectitudinea concluziei, cât și justificarea pașilor care conduc la aceasta. Economiile prezentate sunt estimate în simulări, nu reduceri de cheltuieli confirmate în spitale.
De ce rezultatele nu echivalează cu înlocuirea medicilor
Una dintre limitele cercetării este folosirea unor cazuri simulate. Sistemul solicita informații din date deja existente, fără să interacționeze cu pacienți în condițiile unei consultații reale.
Dominic King, vicepreședinte al diviziei de sănătate din Microsoft AI, a subliniat diferența dintre performanța la teste și complexitatea medicinei practice. Pacienții nu se prezintă cu toate simptomele și rezultatele organizate, iar informațiile relevante pot fi incomplete.
Examinarea fizică, comunicarea cu pacientul și interpretarea unor manifestări neclare pot influența decisiv diagnosticul. Tehnologia nu a fost încă validată pentru stabilirea autonomă a diagnosticelor în spitale.
Microsoft pregătește o evaluare într-un spital din Boston
Următoarea etapă a cercetării implică o colaborare cu Beth Israel Deaconess Medical Center din Boston. Evaluarea va urmări dacă sistemul poate contribui la triajul pacienților care așteaptă în departamentele de urgență, prin identificarea celor care au nevoie prioritară de îngrijiri.
Testarea ar urma să clarifice dacă analiza secvențială poate sprijini personalul medical în condiții clinice reale, fără să compromită siguranța pacienților.
Microsoft a anunțat și că pune la dispoziția cercetătorilor o parte dintre instrumentele de evaluare, pentru a permite reproducerea testelor și verificarea performanțelor raportate.
