Pentru testare, cercetătorii au folosit peste 300 de cazuri medicale foarte neobișnuite și greu de interpretat. Aici, modelul cu orchestrator a fost de peste două ori mai precis decât medicii generaliști care se sprijineau pe manuale medicale și pe informații de pe internet.
Instrumentul a ieșit mai bine și în evaluările cu scenarii luate dintr-o bază de date importantă cu internări în departamentele de urgență. Cercetătorii spun că aceste rezultate indică faptul că sistemul poate aborda și situații clinice care nu se limitează la exemplele standardizate folosite des la testarea inteligenței artificiale.
Echipa a atras totuși atenția că testele medicale tradiționale nu seamănă cu ce se întâmplă în practică. Evaluările care compară AI-ul cu medicii folosesc adesea întrebări cu mai multe variante de răspuns, un format la care sistemele actuale au făcut progrese importante.
Dr. Dominic King, vicepreședinte corporativ al unității de sănătate de la Microsoft AI, a cărui echipă dezvoltă noua tehnologie, a spus că inteligența artificială a devenit foarte eficientă în a obține o rată de promovabilitate de 100% la astfel de teste, însă a subliniat că formatul nu reflectă felul în care decurge o consultație obișnuită.
„Dar, bineînțeles, asta nu e situația reală. Niciun pacient nu a venit vreodată la mine cu un rezumat frumos”, a spus Dominic King.
Pe lângă acuratețea diagnosticelor, cercetătorii au urmărit și costurile investigațiilor. Au constatat că diagnosticarea a costat mai puțin atunci când testele erau planificate de orchestrator decât atunci când le stabileau medicii.
Partea aceasta a evaluării se uită la felul în care sunt alese investigațiile, nu doar la identificarea corectă a afecțiunii. Dacă testele sunt cerute în funcție de informațiile deja obținute, asta poate ajuta la evitarea unor examinări care nu sunt necesare pentru lămurirea 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 are, așadar, două ținte separate: dacă sistemul ajunge la diagnosticul corect și cât de eficient alege investigațiile de care are nevoie pentru asta.
Următorul test, la urgențe
După rezultatele din primele evaluări, cercetătorii pregătesc o nouă etapă de testare, dedicată triajului pacienților, adică stabilirii priorităților medicale pentru cei care ajung la urgențe. Proiectul se face în colaborare cu Centrul Medical Beth Israel Deaconess din Boston.
Echipa va verifica dacă instrumentul poate ajuta la evaluarea pacienților aflați în sălile de așteptare ale departamentelor de urgență. Se va urmări dacă poate analiza informațiile disponibile și dacă poate sprijini stabilirea priorităților.
Prin această colaborare, tehnologia va fi încercată într-un context apropiat de munca din clinică, unde pacienții pot avea simptome diferite, iar informațiile necesare evaluării se adună pe parcurs.
Sursa: Capital
