Нейросеть Microsoft научилась ставить диагнозы точнее медиков. На сложных случаях ИИ правильно определил диагноз в 83% случаев против 36% у врачей. На пациентах приёмного отделения — 80% против 47%.
Почему ИИ умнее врачей в тестовых кейсах
Система Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO) соревновалась с дипломированными медиками. Терапевты с доступом к справочной литературе справились лишь с 36% задач.
В тестах на кейсах пациентов приёмного отделения модель достигла 80% верных решений против 47% у людей. Алгоритм последовательно опрашивает пациента, назначает профильные анализы, перепроверяет гипотезы и отсекает избыточные обследования, снижая итоговую стоимость диагностики.
Ограничения тестов и доступ к технологиям
Испытания проводились на архивных клинических отчётах, а не в кабинетах реальных больниц. Кроме того, в сравнении не участвовали консилиумы узких профильных специалистов, хотя базовая модель показала высокую самостоятельность в рассуждениях.
- Точность выводов: 83% верных диагнозов в нестандартных патологиях против 36% у практикующих терапевтов.
- Снижение затрат: алгоритм оптимизирует цепочку назначений и уменьшает количество дорогостоящих тестов.
Развитие прикладных нейросетей требует прямого доступа к флагманским вычислительным ресурсам. Для разработчиков и специалистов, желающих внедрять передовые алгоритмы, подробнее можно узнать по узнать, как использовать передовые нейросети бесплатно и вступить в закрытый клуб FreeAPI AI.
Внедрение оркестраторов уровня MAI-DxO в систему здравоохранения начнется с модулей второго мнения внутри цифровых медицинских карт.
Источники информации: The-Geek.ru.