Oferta Realizacje Stała opieka CRM i AI Blog O mnie Kontakt
Zadzwoń: 501 178 850 Napisz wiadomość

Microsoft MAI-DxO diagnozuje celniej niż lekarze przy mniejszych kosztach

Firma Microsoft zaprezentowała system diagnostyczny MAI-DxO, który w testach opartych na sekwencyjnym wnioskowaniu przewyższa dokładnością lekarzy. Narzędzie osiąga lepsze wyniki przy mniejszej liczbie badań i niższych kosztach, a jego twórcy udostępniają benchmark SDBench oprogramowania źródłowego.

Microsoft MAI-DxO diagnozuje celniej niż lekarze przy mniejszych kosztach

Wyniki testów nowego systemu diagnostycznego

Firma Microsoft przedstawia system diagnostyczny o nazwie MAI-DxO, który w testach dorównuje lub przewyższa ludzkich specjalistów. W przypadku typowych zgłoszeń na izbę przyjęć z bazy MIMIC-IV-ED system ten osiąga 1,7 razy wyższą dokładność niż lekarze. Przy najbardziej skomplikowanych przypadkach medycznych opublikowanych w The New England Journal of Medicine system ten jest ponad dwukrotnie dokładniejszy od lekarzy korzystających z podręczników i internetu oraz blisko cztery razy dokładniejszy od tych, którzy diagnozują bez zewnętrznych źródeł. Badacze wskazują, że proces ten odbywa się przy połowie lub nawet jednej trzeciej dotychczasowych kosztów dzięki mniejszej liczbie zleczanych badań i procedur.

Metodologia i działanie benchmarku SDBench

Tradycyjne egzaminy licencyjne weryfikują statyczną wiedzę lekarzy, podczas gdy rzeczywista praktyka wymaga gromadzenia informacji krok po kroku. Aby odwzorować te realia, autorzy opracowali benchmark SDBench, który ocenia proces dochodzenia do diagnozy. Narzędzie to składa się z 304 złożonych przypadków z The New England Journal of Medicine oraz zestawu zgłoszeń z izby przyjęć. Model działa jak panel wirtualnych lekarzy, którzy wzajemnie proponują rozpoznania, wybierają pytania lub badania oraz poddają w wątpliwość pojawiające się wnioski. Wiele rund debaty pozwala systemowi aktualizować ocenę sytuacji w miarę napływania nowych dowodów.

Szczegóły dokładności i plany wdrożeniowe

W testach na złożonych przypadkach system osiągnął 83 procent dokładności diagnostycznej, podczas gdy lekarze uzyskali 22 procent bez zewnętrznych zasobów i 36 procent z ich użyciem. W przypadku standardowych zgłoszeń z izby przyjęć wskaźnik wyniósł 80 procent dla sztucznej inteligencji wobec 47 procent dla personelu medycznego. Optymalizacja kosztowa pozwala utrzymać wysoką skuteczność przy wyborze tańszych ścieżek postępowania. Twórcy udostępniają benchmark SDBench jako oprogramowanie o otwartym kodzie źródłowym dla wybranych przypadków, co umożliwia innym badaczom niezależną weryfikację wyników. Planowane są również badania kliniczne w rzeczywistych warunkach szpitalnych we współpracy z placówkami medycznymi w Bostonie.

Opracowanie na podstawie: microsoft.ai

Powiązane wpisy

Chcesz, żebym się tym zajął?

Jeśli wolisz nie grzebać w tym samodzielnie, chętnie pomogę. Robię to od 14 lat.

Zobacz, jak mogę pomóc →
Zadzwoń Napisz Awaria / WP