Система Microsoft точніше діагностувала складні випадки ніж лікарі загальної практики
Система Microsoft MAI-DxO досягла 83% точності в симуляції складних медичних випадків і готується до клінічної оцінки.
Діагностична система штучного інтелекту Microsoft MAI-DxO у симуляції правильно визначила діагнози у 83% складних медичних випадків, тоді як лікарі первинної ланки та терапевти, які працювали окремо з довідковими матеріалами, — у 36%. Випробування базувалося на складних клінічних випадках із New England Journal of Medicine, а результати дослідження опублікували в журналі Science.
Система координує кількох ШІ-агентів, які імітують консиліум лікарів: вони ставлять пацієнтові запитання, призначають обстеження та обговорюють діагноз. Як BBC News, до порівняння не залучали профільних спеціалістів або лікарські команди, хоча саме вони зазвичай ведуть настільки складні випадки.
Роль базових моделей
Microsoft тестувала MAI-DxO з мовними моделями OpenAI, Google, Anthropic, Meta та DeepSeek. Найкращі результати система показала з GPT-5 і GPT-5.5 від OpenAI. Водночас дані дослідження свідчать, що значну частину приросту точності забезпечили потужніші базові моделі, а не лише механізм координації агентів.
За короткого базового запиту GPT-5 самостійно досягав точності 78,9% у складних випадках за орієнтовної вартості 8400 доларів на один випадок. Використання DxO зменшило розрахункову вартість приблизно на 3000 доларів, однак підвищило точність лише приблизно на чотири відсоткові пункти. У сценаріях для відділень невідкладної допомоги суттєвого поліпшення ані точності, ані вартості не зафіксували.
План клінічної оцінки
Для GPT-5.5 оркестрація DxO підвищила результат у складних випадках із 72% майже до 87% за дещо нижчої вартості. Водночас у випадках із відділень невідкладної допомоги обидва підходи показали близько 85% точності. Найвідчутнішим був ефект для менш потужних моделей: Gemini 2.5 Flash самостійно мав результат 46,4%, а з DxO — майже 69%.
Microsoft розпочинає партнерство з Beth Israel Deaconess Medical Center у Бостоні для оцінювання клінічного міркування DxO в різних лікарняних умовах. Пацієнти отримуватимуть стандартну допомогу, а ті, хто погодиться, паралельно взаємодіятимуть із системою. Після цього рекомендації ШІ порівнюватимуть із рішеннями лікарів. Компанія також працює з Mayo Clinic над базовою моделлю для охорони здоров’я, випуск якої планує наступного року.
