Cercetarea, publicată joi, 22 octombrie, prezintă o nouă metodă de utilizare a inteligenței artificiale în diagnosticarea medicală, potrivit Reuters. Sistemul, denumit Microsoft AI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO), nu oferă pur și simplu un răspuns pe baza unui set complet de simptome.
În schimb, simulează procesul prin care un medic investighează un pacient, luând decizii succesive în funcție de informațiile disponibile.
Cum funcționează AI-ul care gândește diagnosticul în mai multe etape
Majoritatea sistemelor medicale bazate pe inteligență artificială sunt evaluate folosind cazuri în care simptomele și rezultatele analizelor sunt prezentate simultan. MAI-DxO funcționează diferit. Sistemul începe prin a identifica întrebările importante despre istoricul medical al pacientului și informațiile necesare din examinarea clinică. Ulterior, decide ce analize sau investigații ar trebui solicitate.
Microsoft AI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO) este o nouă metodă de utilizare a inteligenței artificiale în diagnosticarea medicală. Imagine ilustrativă. Foto: Freepik
După primirea rezultatelor, reevaluează diagnosticele posibile și stabilește dacă sunt necesare verificări suplimentare. Procesul este coordonat de un mecanism numit „orchestrator”, care simulează colaborarea dintre mai mulți experți medicali virtuali. Aceștia propun explicații diferite, compară informațiile și încearcă să ajungă la diagnosticul cel mai probabil, evitând investigațiile inutile.
AI-ul a identificat corect 83% dintre cazuri, față de 36% în cazul medicilor
Cercetătorii au evaluat sistemul folosind 304 cazuri medicale complexe, publicate anterior în revista The New England Journal of Medicine. Acestea includeau situații neobișnuite, în care stabilirea diagnosticului necesita examinarea succesivă a mai multor indicii. Potrivit rezultatelor prezentate de Microsoft, sistemul AI a identificat diagnosticul corect în aproximativ 83% dintre cazuri.
Medicii generaliști participanți la comparație au obținut o precizie de 36% atunci când au avut acces la manuale și resurse online. Fără aceste resurse, rata lor de succes a fost de aproximativ 22%. Într-o evaluare separată, realizată pe baza unor cazuri provenite dintr-o bază de date a departamentelor de urgență, AI-ul a atins o precizie de 80%, față de 47% pentru medici.
Rezultatele sugerează un avantaj important al sistemului în condițiile testelor, dar nu demonstrează că acesta este superior medicilor în toate situațiile clinice.
Mai puține investigații și costuri mai mici pentru stabilirea diagnosticului
Cercetătorii au analizat nu doar precizia diagnosticelor, ci și costurile investigațiilor solicitate. Sistemul a fost conceput să compare valoarea informațiilor obținute printr-un test medical cu cheltuielile asociate acestuia. În anumite configurații experimentale, AI-ul a păstrat o precizie de aproximativ 81%, cu un cost estimat al investigațiilor sub jumătate din cel al sistemelor utilizate pentru comparație.
Harsha Nori, responsabil pentru inteligența artificială în divizia Microsoft AI Health, a explicat că obiectivul cercetătorilor este să evalueze atât corectitudinea diagnosticului, cât și modul în care sistemul decide ce investigații sunt justificate. Aceste economii sunt calculate în cadrul simulărilor și nu reprezintă reduceri de cost deja demonstrate în spitale.
Mustafa Suleyman on Microsoft AI’s Science cover paper, diagnosing very rare conditions from health records, radiology and pathology images:
„You know, we can do that better than humans.” https://t.co/qZCTeQQkVA
— Big Brain AI (@realBigBrainAI) October 22, 2026
Rezultatele nu înseamnă că AI-ul poate înlocui medicii
Dominic King, vicepreședinte al diviziei de sănătate din Microsoft AI, a atras atenția asupra limitelor testelor tradiționale pentru sistemele medicale. Potrivit acestuia, modelele AI au devenit foarte performante la întrebările cu variante de răspuns, dar consultațiile reale sunt mult mai complexe. Pacienții nu ajung la medic cu toate simptomele, analizele și informațiile relevante deja organizate.
În plus, studiul Microsoft a folosit cazuri simulate, în care sistemul solicita informații dintr-un set de date existent. În practica medicală, diagnosticul poate fi influențat de examinarea fizică, comunicarea cu pacientul, simptomele incomplete și numeroși alți factori. Tehnologia nu a fost încă validată pentru stabilirea autonomă a diagnosticelor în spitale.
Urmează testarea într-un spital din Boston
Microsoft colaborează cu Beth Israel Deaconess Medical Center din Boston pentru următoarea etapă a cercetării. Specialiștii vor evalua capacitatea sistemului de a contribui la triajul pacienților care așteaptă în departamentele de urgență. Triajul presupune evaluarea rapidă a gravității cazurilor, astfel încât persoanele care necesită îngrijiri imediate să poată fi prioritizate.
Testele vor urmări dacă metoda de analiză secvențială poate funcționa în condiții clinice reale și dacă poate sprijini personalul medical fără a compromite siguranța pacienților. Rezultatele studiului au fost publicate în revista Science, iar Microsoft a anunțat că pune la dispoziția cercetătorilor o parte dintre instrumentele de evaluare, pentru reproducerea și verificarea performanțelor raportate.