Sztuczna inteligencja jest już lepsza niż lekarz. „Pierwszy krok w kierunku medycznej superinteligencji”

Firma Microsoft wprowadziła MAI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO), system, który w badaniach laboratoryjnych diagnozował choroby z czterokrotnie większą precyzją niż grupa 21 doświadczonych lekarzy biorących udział w tym samym badaniu. Badanie to opierało się na 304 opisach przypadków opublikowanych w czasopiśmie „New England Journal of Medicine”. Algorytm nie tylko dostarczał precyzyjniejszych diagnoz, ale także identyfikował zestaw testów, których koszt był o jedną piątą niższy niż w przypadku testów wykonywanych przez ludzi. Mustafa Suleyman, dyrektor generalny ds. sztucznej inteligencji w firmie Microsoft, opisuje tę inicjatywę jako znaczący krok naprzód w kierunku medycznej superinteligencji.

• Przełomowy system sztucznej inteligencji diagnozuje choroby cztery razy dokładniej niż grupa lekarzy
• Firma Microsoft wykorzystuje mechanizm „debaty” między modelami językowymi, aby odtworzyć pracę zespołową w warunkach klinicznych
• Sztuczna inteligencja ma potencjał obniżenia kosztów opieki zdrowotnej nawet o 20 procent. Co to oznacza dla systemów opieki zdrowotnej?
• Mimo postępu technologicznego, wdrożenie takiego systemu w Polsce może zająć nawet dziesięć lat
• Więcej informacji biznesowych znajdziesz na Businessinsider.com.pl

Istotnym kamieniem milowym jest wprowadzenie nowego wzorca o nazwie Sequential Diagnosis, który zmusza sztuczną inteligencję do stosowania metodycznego podejścia, takiego jak lekarz . MAI-DxO wykorzystuje kilka uznanych modeli językowych – od OpenAI o3 po Google Gemini – w formacie burzy mózgów, gdzie każdy agent sztucznej inteligencji formułuje hipotezy, odnosi się do kontrargumentów i wspólnie ustala kolejne testy. Zespół stojący za tą innowacją twierdzi, że wielomodelowe „łańcuchy debat” skutecznie emulują rzeczywistą dyskusję między konsultantami przy łóżku pacjenta.

Rezultat? Sztuczna inteligencja osiągnęła poziom skuteczności, który autorzy przyrównują do pracy zespołu specjalistów, jednocześnie obniżając średni koszt diagnostyki o 20 procent. Według wiceprezesa Microsoftu ds. opieki zdrowotnej, Dominica Kinga, dowodzi to, że sztuczna inteligencja może bezpośrednio przeciwdziałać rosnącym kosztom opieki zdrowotnej – szczególnie w Stanach Zjednoczonych.

Jednak nie wszyscy podzielają entuzjazm twórców. Eric Topol ze Scripps Research i David Sontag z MIT zwracają uwagę, że lekarze biorący udział w badaniu mieli ograniczenia w korzystaniu z dodatkowych narzędzi, a system nie został przetestowany na żywych pacjentach . W kolejnej fazie przeprowadzone zostaną randomizowane badania kliniczne z obserwacją w warunkach rzeczywistych, które pokażą, czy oszczędności i dokładność systemu są możliwe do utrzymania w warunkach szpitalnych.

Zobacz także: Sztuczna inteligencja jest nieporównywalnie lepsza niż lekarz. Zaskakujące wyniki badań w USA

To robi duże wrażenie

Sam projekt świadczy również o rosnącej konkurencji o talenty. Aby go rozwijać, Microsoft zrekrutował do Redmond kilku czołowych naukowców z zespołu DeepMind firmy Google. WIRED donosi, że zostali oni przejęci.

Suleyman, były dyrektor Google, otwarcie stwierdza, że firma stosuje w tej inicjatywie model „agnostyczny”. Ma na myśli konkretnie to, że MAI-DxO umożliwia wykorzystanie najlepszych algorytmów bez względu na markę producenta.

Równocześnie z działaniami Microsoftu, obserwuje się gwałtowny wzrost postępu w medycynie opartej na sztucznej inteligencji. W styczniu 2025 roku Google uruchomiło Med-PaLM 2, który odpowiada na zapytania kliniczne z 86,5% dokładnością i, według specjalistów medycznych, dorównuje – a często przewyższa – możliwości ludzkich odpowiedników w ośmiu z dziewięciu kryteriów klinicznych . Kilka miesięcy wcześniej DeepMind zaprezentował AlphaFold 3. Model ten prognozuje interakcje białek z lekami i DNA, co, jak donosi Reuters, może znacznie przyspieszyć kosztowną, wczesną fazę odkrywania leków.

W dziedzinie diagnostyki obrazowej izraelska firma Aidoc jest liderem, a jej platforma posiada obecnie 17 zatwierdzeń FDA (Amerykańskiej Agencji ds. Żywności i Leków) i analizuje ponad trzy miliony pacjentów miesięcznie w 1000 placówkach na całym świecie . W gastroenterologii moduł GI Genius firmy Medtronic usprawnił wykrywanie polipów przedrakowych w obszernym badaniu COLO-DETECT opublikowanym w czasopiśmie Lancet Gastroenterology & Hepatology. Na tegorocznej konferencji ASCO zaprezentowano algorytm, który zwiększył zgodność oceny ekspresji HER2 w raku piersi z 73,5% do 86,4%, ułatwiając tym samym dokładniejszą kwalifikację do terapii celowanych.

Czytaj także: Lepiej być lekarzem czy ekspertem od sztucznej inteligencji? Polacy wolą to drugie [BADANIE]

Kod HTML

Nie tylko oszczędności

Chociaż te rozwiązania obiecują znaczne oszczędności – raport McKinsey szacuje, że pełne wdrożenie obecnych technologii sztucznej inteligencji (AI) mogłoby przynieść w USA redukcję kosztów o 200–360 miliardów dolarów – organy regulacyjne ostrzegają przed potencjalnym ryzykiem. Przegląd opublikowany w czasopiśmie „Digital Medicine” z marca 2025 r. wskazuje, że dane szkoleniowe, które nie uwzględniają różnorodności etnicznej lub społeczno-ekonomicznej, mogą pogłębiać nierówności w dostępie do opieki zdrowotnej . W związku z tym FDA i Komisja Europejska opracowują wytyczne, które będą wymagać ciągłego audytu algorytmów pod kątem błędów systematycznych i bezpieczeństwa klinicznego.

Microsoft zapewnia, że system MAI-DxO zostanie poddany ocenie przy łóżku pacjenta przed wprowadzeniem na rynek, a jego przeznaczeniem będzie pomoc lekarzom, a nie ich zastępowanie . Jeśli wyniki badań klinicznych potwierdzą jego skuteczność w laboratorium, system mógłby zostać zintegrowany z wyszukiwarką Bing i zestawem narzędzi Copilot, który dociera do milionów użytkowników.

Źródło