Microsoft dezvoltă un AI care pune diagnostice ca un medic. Ce au descoperit cercetătorii după testare

Un instrument de inteligență artificială dezvoltat de Microsoft ar putea schimba modul în care sunt analizate cazurile medicale complexe, printr-o abordare care reproduce etapele parcurse de medici pentru identificarea unei boli.

Nu pune diagnosticul dintr-o singură privire. Cum funcționează noul AI medical dezvoltat de Microsoft

Potrivit unui studiu publicat joi în revista Science, sistemul a obținut rezultate de peste două ori mai precise decât medicii generaliști în rezolvarea unor cazuri medicale dificile.

Spre deosebire de modelele medicale care analizează simultan toate informațiile disponibile despre un pacient, noul instrument își construiește diagnosticul treptat. Acesta stabilește ce întrebări trebuie adresate, ce informații din istoricul medical sunt relevante și ce examinări sau teste ar trebui solicitate.

Sistemul folosește un mecanism denumit „orchestrator”, care coordonează procesul de diagnosticare și organizează activitatea unui grup simulat de experți clinici. Aceștia colaborează pentru a analiza informațiile disponibile și pentru a identifica posibilele explicații ale simptomelor pacientului, potrivit cercetării.

Cum funcționează sistemul de diagnosticare dezvoltat de Microsoft

Modelele de inteligență artificială utilizate în prezent în medicină adoptă, de regulă, o abordare globală, în care sunt evaluate împreună simptomele, rezultatele analizelor de laborator și investigațiile imagistice. Pe baza acestor date, sistemul generează un diagnostic posibil.

Noua tehnologie schimbă această succesiune prin introducerea unor etape succesive de investigare. Mai întâi, orchestratorul stabilește întrebările necesare pentru clarificarea istoricului medical al pacientului și identifică elementele relevante care trebuie urmărite la examinarea fizică.

Ulterior, inteligența artificială decide ce teste sunt necesare, analizează rezultatele obținute și poate solicita investigații suplimentare dacă informațiile disponibile nu sunt suficiente. Pe măsură ce apar date noi, sistemul își revizuiește ipotezele și își adaptează planul de lucru.

Liderii echipei de cercetare au explicat într-un interviu că această metodă permite sistemului să își ajusteze permanent raționamentul, în funcție de informațiile descoperite pe parcursul investigației medicale, potrivit Reuters.

Rezultatele obținute în testarea cazurilor medicale complexe

Pentru evaluarea tehnologiei, cercetătorii au folosit peste 300 de cazuri medicale deosebit de neobișnuite și dificil de interpretat. În aceste situații, modelul care utiliza orchestratorul de diagnostic a fost de peste două ori mai precis decât medicii generaliști care se bazau pe manuale medicale și pe informațiile disponibile pe internet.

Instrumentul a obținut rezultate superioare și în evaluări care au inclus scenarii provenite dintr-o bază de date importantă cu internări în departamentele de urgență. Potrivit cercetătorilor, aceste rezultate indică faptul că sistemul poate aborda și situații clinice care nu se limitează la exemplele standardizate folosite frecvent pentru testarea inteligenței artificiale.

Echipa a atras atenția asupra diferențelor dintre testele medicale tradiționale și situațiile întâlnite în practica reală. Evaluările care compară modelele de inteligență artificială cu medicii folosesc adesea întrebări cu variante multiple de răspuns, un format în care sistemele actuale au înregistrat progrese importante.

„Inteligența artificială a devenit foarte eficientă în obținerea unei rate de promovabilitate de 100% la aceste teste”, a declarat Dr. Dominic King, vicepreședinte corporativ al unității de sănătate de la Microsoft AI, a cărui echipă dezvoltă noua tehnologie.

Acesta a subliniat însă că formatul respectiv nu reflectă modul în care se desfășoară o consultație medicală obișnuită. „Dar, bineînțeles, asta nu e situația reală. Niciun pacient nu a venit vreodată la mine cu un rezumat frumos.”

Costurile investigațiilor, un alt criteriu analizat de cercetători

Pe lângă acuratețea diagnosticelor, studiul a evaluat și costurile asociate procesului de investigare. Cercetătorii au constatat că diagnosticarea a presupus costuri mai mici atunci când investigațiile erau planificate de orchestrator, comparativ cu situațiile în care medicii umani stabileau testele necesare.

Această componentă a evaluării urmărește nu doar identificarea corectă a unei afecțiuni, ci și modul în care sunt alese investigațiile medicale. Solicitarea testelor în funcție de informațiile deja obținute poate contribui la evitarea unor examinări care nu sunt necesare pentru clarificarea cazului.

„Nu măsurăm doar acuratețea sistemelor. Măsurăm și cât de judicios și atent sunt efectuate testele de diagnosticare”, a declarat Harsha Nori, șeful diviziei de inteligență artificială de la Microsoft AI Health.

Cercetarea analizează astfel două aspecte distincte ale procesului medical: capacitatea sistemului de a ajunge la un diagnostic corect și eficiența cu care sunt selectate investigațiile necesare pentru stabilirea acestuia.

Următoarea etapă: testarea în departamentele de urgență

După rezultatele obținute în evaluările inițiale, cercetătorii pregătesc o nouă etapă de testare, axată pe utilizarea instrumentului în triajul pacienților. Proiectul este realizat în colaborare cu Centrul Medical Beth Israel Deaconess din Boston.

În această etapă, echipa va verifica dacă sistemul poate contribui la evaluarea pacienților aflați în sălile de așteptare ale departamentelor de urgență. Testarea va viza capacitatea instrumentului de a analiza informațiile disponibile și de a sprijini procesul de stabilire a priorităților medicale.

Colaborarea va permite cercetătorilor să evalueze tehnologia într-un context apropiat de activitatea clinică, în care pacienții pot prezenta simptome diferite, iar informațiile necesare pentru evaluare sunt obținute progresiv.