ШІ від Microsoft обійшов лікарів у діагностиці складних захворювань

Компанія Microsoft створила систему штучного інтелекту для медичної діагностики, здатну не лише асистувати лікарям, а й замінювати їх, демонструючи чотириразову перевагу у вирішенні складних випадків.

Інструмент розроблений підрозділом Microsoft AI під керівництвом Мустафи Сулеймана, співзасновника DeepMind, і зветься Microsoft AI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO).

MAI-DxO функціонує як “оркестратор даних”, організуючи віртуальний консиліум із п’яти ШІ-агентів, які виступають у ролі лікарів різних спеціалізацій. Як уточнює Financial Times, агенти взаємодіють, обговорюють варіанти та колегіально формулюють висновок. Для оцінки можливостей систему протестували на 304 найскладніших клінічних випадках із New England Journal of Medicine, де діагноз традиційно вимагав експертного рівня.

Тестування використовувало нову методологію “ланцюжка дебатів”, що забезпечує прозорість логіки алгоритму. В основі роботи лежали великі мовні моделі від OpenAI, Anthropic, Google, xAI та DeepSeek.

Найвищий результат показала модель o3 від OpenAI, що правильно вирішила 85.5% медичних завдань. Для порівняння: лікарі-люди показали близько 20%, однак у тесті вони не використовували довідкові матеріали та не консультувалися – що у реальній практиці могло покращити їхні показники. Примітно, що ШІ-агенти оптимізували економічні аспекти, скорочуючи надлишкові аналізи та потенційно заощаджуючи сотні тисяч доларів, передає Financial Times.

Технологія може бути інтегрована в продукти Microsoft (Copilot, Bing), які щодня обробляють близько 50 млн медичних запитів. Сулейман зазначив, що компанія наближається до створення ШІ, яка значно перевершує людину за швидкістю, точності та економічності – що стане проривом. Він наголосив на нейтралітеті Microsoft до моделей ШІ, оскільки ключовим елементом залишається оркестратор MAI-DxO.

Паралельно Домінік Кінг, екс-керівник медичного спрямування DeepMind, нині співробітник Microsoft, заявив про безпрецедентну ефективність системи, здатної стати “новим порталом у охорону здоров’я”. Однак він уточнив, що технологія вимагає доопрацювання та реальних випробувань перед клінічним застосуванням.