ИИ точнее врачей определил болезни в диагностическом тесте

Исследователи Microsoft разработали систему искусственного интеллекта DxO — Diagnostic Orchestrator, которая имитирует совместную работу нескольких клинических экспертов. В эксперименте она точнее отдельных врачей общей практики определяла заболевания по сложным клиническим случаям. Результаты опубликованы в журнале Science.

Постановку диагноза нередко затрудняет сходство симптомов разных болезней. Чтобы установить причину недомогания, врачам приходится подробно расспрашивать пациентов, назначать обследования и обращаться к справочникам или коллегам. DxO воспроизводит коллективное обсуждение случая: виртуальные специалисты совместно анализируют сведения и приходят к заключению.

Для проверки системы авторы создали платформу SDBench. В её основу легли 304 диагностических случая, опубликованных в New England Journal of Medicine, и 325 записей о поступлении пациентов в отделение неотложной помощи. Каждый случай превратили в пошаговую задачу. Сначала врач или ИИ получал краткое описание с возрастом, полом и основными симптомами пациента. Например, в одной задаче речь шла о 29-летней женщине с болью в горле, отеком и кровотечением в области вокруг миндалины, которой не помогла противомикробная терапия.

Затем участники могли задавать вопросы и запрашивать обследования. Отдельная ИИ-система выдавала соответствующие сведения из исходных материалов. Собрав достаточно информации, врач или DxO называл окончательный диагноз, а другая модель оценивала его соответствие диагнозу в оригинальном случае.

На сложных опубликованных случаях точность DxO составила 83,2%, на записях из отделения неотложной помощи — 80,3%. Средние результаты врачей достигли 36,1% и 46,8% соответственно.

Различалась и тактика: DxO сначала подробнее собирала сведения о пациенте и лишь затем назначала исследования. По мнению авторов, такой подход потенциально способен сократить расходы на обследования. Однако результаты теста не доказывают превосходства системы над узкими специалистами, междисциплинарными командами или врачами в реальной клинической практике.

Испытания проходили вне повседневной медицинской помощи. SDBench оценивает диагностическое мышление при идеализированных условиях доступа к информации, а не работу у постели больного и не результаты лечения. Следующим шагом авторы предлагают изучить совместную работу врачей и ИИ. Еще одним возможным применением системы они называют обучение будущих медиков.

ИИ научился распознавать риск болезни Альцгеймера по снимкам сетчатки

Искусственный интеллект научился слышать шизофрению

Раскрыта тайна смерти главной женщины с полотен Боттичелли

Подписывайтесь и читайте «Науку» в MAX