Nová umelá inteligencia diagnostikuje pacientov 2x presnejšie ako skutoční lekári

 

KĽÚČOVÉ ZISTENIA:

• Model MAI-DxO od spoločnosti Microsoft dosiahol v štúdii publikovanej v žurnále Science vyše dvojnásobnú presnosť oproti všeobecným lekárom.

• Systém pri riešení prípadov z New England Journal of Medicine uspel na 83,2 %, kým lekári dosiahli 36,1 %.

• Umelá inteligencia dokázala určiť diagnózu za polovičné až tretinové náklady na vyšetrenia v porovnaní s ľuďmi.

Nová umelá inteligencia od spoločnosti Microsoft prekonáva v diagnostikovaní pacientov schopnosti ľudských lekárov, aspoň podľa vlastnej štúdie tejto firmy. Výskum prešiel odborným posúdením a bol publikovaný v žurnále Science. Ukázal, že medicínsky model nazvaný Microsoft AI Diagnostic Orchestrator, skrátene MAI-DxO alebo DxO, bol pri určovaní diagnóz viac ako dvojnásobne presnejší než všeobecní lekári. Na rozdiel od predchádzajúcich štúdií tento test prinútil AI pristupovať ku každému prípadu tak, ako by to robil skutočný lekár, namiesto toho, aby dostala všetky fakty naraz.

Testy prebehli v kontrolovanom prostredí, no šéf AI laboratória v spoločnosti Microsoft Mustafa Suleyman pre portál The Verge uviedol, že už budúci rok uvidíme nasadenie inteligentných systémov v praxi, čo zmení spôsob poskytovania zdravotnej starostlivosti. Pre účely štúdie dali výskumníci modelu DxO preskúmať 304 prípadov z klinicko-patologických konferencií z publikácie New England Journal of Medicine a 325 prípadov príjmov z pohotovosti z databázy MIMIC-IV-ED.

Išlo teda o takmer polovičný pomer prípadových štúdií a reálnych príjmov na urgentnom príjme. V prvej skupine dosiahol model DxO presnosť diagnostiky 83,2 %, v porovnaní s 36,1 % u všeobecných lekárov, ktorí skúmali rovnaké prípady a mali povolené používať referenčné materiály. Pri prípadoch z pohotovosti získala AI skóre presnosti 80,3 %, zatiaľ čo ľudskí lekári skončili na úrovni 46,8 %. Modely umelej inteligencie však neboli hodnotené len podľa presnosti ich diagnóz, ale aj podľa odhadovaných nákladov na testy, ktoré si vyžiadali na dosiahnutie výsledku.

Spoločnosť Microsoft na svojom blogu uviedla, že systém DxO to celkovo zvládol za polovičné alebo dokonca tretinové náklady v porovnaní s ľudskými lekármi. Práca lekára však zahŕňa oveľa viac než len analýzu symptómov, keďže náročné je už len prinútiť pacientov, aby sa otvorili a spomenuli detaily, ktoré sami nepovažujú za dôležité. Štúdia sa pokúsila zohľadniť aj tento faktor tým, že model DxO pracoval sekvenčne. Namiesto kompletného zoznamu príznakov musela AI vychádzať z počiatočnej sťažnosti pacienta, vytvoriť pracovnú diagnózu, zvoliť doplňujúce otázky a rozhodnúť o testoch s ohľadom na ich cenu.

Autori štúdie napísali, že predchádzajúce výskumy netestovali diagnostiku ako aktívny proces postupného zbierania informácií, ktorý zvažuje presnosť aj náklady, ale vložili celý prípad do jedného zadania. Ani táto štúdia však nedokázala dokonale nasimulovať rozhovor lekára s pacientom. Model DxO totiž komunikoval s takzvaným „gatekeeper agentom“, ktorý sprostredkúval všetky požiadavky na informácie čerpaním z podkladového záznamu prípadu. Zjednodušene povedané, išlo o umelú inteligenciu diagnostikujúcu pacienta, ktorého hrala iná umelá inteligencia. Navyše to boli práve ľudskí lekári, ktorí na začiatku odviedli všetku prácu pri zostavovaní týchto podrobných spisov, ktoré potom mohla AI analyzovať.

PREČO JE TO DÔLEŽITÉ: Umelá inteligencia dokáže postupne analyzovať príznaky presnejšie a lacnejšie ako lekári, no stále závisí od dát, ktoré predtým spracovali ľudia.

Zdroj: futurism.com foto: ChatGPT