A Microsoft kutatói szerint egy olyan mesterséges intelligenciarendszer, amely kivizsgálja a tüneteket, kiválasztja a teszteket és felülvizsgálja diagnosztikai megközelítését, összetett orvosi esetekben jobban teljesített, mint az általános orvosok. A Science folyóiratban megjelent tanulmány azt is megállapította, hogy a technológia csökkentheti a diagnosztikai költségeket, bár a valós klinikai környezetben való teljesítményét még tesztelni kell.
A Microsoft kutatói egy olyan mesterséges intelligencia rendszert fejlesztettek ki, amely az orvosi diagnózist döntések sorozataként, nem pedig egyetlen, a tünetek és a betegség párosítására irányuló gyakorlatként közelíti meg. A bonyolult klinikai eseteket vizsgáló tesztek során a rendszer több mint kétszer olyan pontosnak bizonyult az alapbetegség azonosításában, mint az általános orvosok – derül ki a Science című folyóiratban csütörtökön megjelent tanulmányból.
Az eredmények arra utalnak, hogy a mesterséges intelligencia hogyan segítheti az orvosokat, különösen akkor, ha a betegek szokatlan tünetekkel vagy olyan állapotokkal jelentkeznek, amelyek több kivizsgálási kört igényelnek. Ahelyett, hogy kizárólag a kezdetben megadott információkra támaszkodna, a Microsoft rendszere meghatározza, hogy milyen további információkra van szüksége a diagnózis felállítása előtt.
Az eredmények azonban kontrollált felmérésekből származnak, és a technológia még nem bizonyította, hogy képes-e összehasonlítható teljesítményt nyújtani a mindennapi orvosi gyakorlatban. A kutatók most arra készülnek, hogy megvizsgálják a hasznosságát a sürgősségi osztályokon, ahol a klinikusoknak különböző sürgősségi fokú betegeket kell értékelniük.
Hogyan közelíti meg a Microsoft mesterséges intelligenciája a diagnózist?
A rendszer egy összehangolt mechanizmust használ az érvelés irányítására és a klinikai vizsgálat során teendő lépések eldöntésére. Egy szimulált orvosi szakemberekből álló csoportra támaszkodik, akik összehangolják hozzájárulásaikat az eset kidolgozásához, ahelyett, hogy a rendelkezésre álló információk egyetlen értékeléséből adna választ.
A folyamat a beteg kórtörténetének felvételével és fizikális vizsgálatával kezdődik. A mesterséges intelligencia ezután azonosítja a releváns kérdéseket, meghatározza, hogy mely vizsgálatok segíthetnek leszűkíteni a lehetőségeket, és értékeli az eredményeket, mielőtt döntene a további tesztek szükségességéről. Folyamatosan felülvizsgálja a lehetséges diagnózisokat, amint új bizonyítékok merülnek fel.
A rendszer egy összehangolt mechanizmust használ az érvelés irányítására és a klinikai vizsgálat során teendő lépések eldöntésére. Egy szimulált orvosi szakemberekből álló csoportra támaszkodik, akik összehangolják hozzájárulásaikat az eset kidolgozásához, ahelyett, hogy a rendelkezésre álló információk egyetlen értékeléséből adna választ.
A megkülönböztetés azért fontos, mert az orvosi diagnózis gyakran bizonytalansággal jár. A beteg kezdeti tünetei több állapotra is illeszkedhetnek, míg a későbbi vizsgálatok vagy teszteredmények kizárhatnak bizonyos magyarázatokat, és megerősíthetnek másokat. A megfelelő következő lépés kiválasztása ezért a kihívás része, nem csupán egy betegség azonosítása a teljes klinikai feljegyzésből.
Dr. Dominic King, a Microsoft egészségügyi egységének vállalati alelnöke szerint a hagyományos mesterséges intelligencia alapú értékelések hiányos képet adhatnak egy rendszer klinikai képességeiről.
A megkülönböztetés azért fontos, mert az orvosi diagnózis gyakran bizonytalansággal jár. A beteg kezdeti tünetei több állapotra is illeszkedhetnek, míg a későbbi vizsgálatok vagy teszteredmények kizárhatnak bizonyos magyarázatokat, és megerősíthetnek másokat. A megfelelő következő lépés kiválasztása ezért a kihívás része, nem csupán egy betegség azonosítása a teljes klinikai feljegyzésből.
Pontosság, költségek és a következő klinikai vizsgálat
A mesterséges intelligencia (AI) értékeléséhez a kutatók több mint 300 ritka és diagnosztikailag kihívást jelentő esetet vizsgáltak meg. A mesterséges intelligencia jobban teljesített, mint az általános orvosok, akiket arra kértek, hogy tankönyvek és online források segítségével vizsgálják meg ugyanazokat az eseteket, több mint kétszeres pontosságot elérve a rendelkezésre álló bizonyítékok feldolgozásában és a diagnózis felállításában.
A rendszer a sürgősségi osztályok felvételeit tartalmazó jelentős adatbázis adatain alapuló esetekben is jobban teljesített, mint az emberi orvosok. Ezek az eredmények arra utalnak, hogy egy mesterséges intelligencia által működtetett rendszer vizsgálat-szervező képessége ugyanolyan fontos lehet, mint az orvosi információkban található mintázatok felismerésének képessége.
A kutatók egy másik lehetséges előnyről is beszámoltak: a diagnosztikai vizsgálatok kevesebbe kerülnek, ha a mesterséges intelligencia határozza meg a teendő lépéseket, mint amikor az orvosok végzik a kivizsgálásokat. Az eredmények arra utalnak, hogy egy olyan rendszer, amely képes rangsorolni a releváns kérdéseket és teszteket, segíthet korlátozni a felesleges vizsgálatokat, bár a tanulmány eredményei nem mutatják meg, hogy a kórházak mennyit takaríthatnak meg a rutinszerű gyakorlatban.
A mesterséges intelligencia (AI) értékeléséhez a kutatók több mint 300 ritka és diagnosztikailag kihívást jelentő esetet vizsgáltak meg. A mesterséges intelligencia jobban teljesített, mint az általános orvosok, akiket arra kértek, hogy tankönyvek és online források segítségével vizsgálják meg ugyanazokat az eseteket, több mint kétszeres pontosságot elérve a rendelkezésre álló bizonyítékok feldolgozásában és a diagnózis felállításában.
A rendszer a sürgősségi osztályok felvételeit tartalmazó jelentős adatbázis adatain alapuló esetekben is jobban teljesített, mint az emberi orvosok. Ezek az eredmények arra utalnak, hogy egy mesterséges intelligencia által működtetett rendszer vizsgálat-szervező képessége ugyanolyan fontos lehet, mint az orvosi információkban található mintázatok felismerésének képessége.
A kutatók egy másik lehetséges előnyről is beszámoltak: a diagnosztikai vizsgálatok kevesebbe kerülnek, ha a mesterséges intelligencia határozza meg a teendő lépéseket, mint amikor az orvosok végzik a kivizsgálásokat. Az eredmények arra utalnak, hogy egy olyan rendszer, amely képes rangsorolni a releváns kérdéseket és teszteket, segíthet korlátozni a felesleges vizsgálatokat, bár a tanulmány eredményei nem mutatják meg, hogy a kórházak mennyit takaríthatnak meg a rutinszerű gyakorlatban.
A kutatás egyelőre bizonyítékot szolgáltat arra, hogy a mesterséges intelligencia többre képes, mint pusztán egy rögzített tünetegyüttesből generált diagnózisra. Az, hogy ez biztonságosabb, gyorsabb és költséghatékonyabb ellátást eredményez-e, attól függ, hogyan teljesít a rendszer a klinikai környezetben végzett tesztelés során.
Tovább a cikkre: firstpost.com
