Microsoft je predstavio napredni sistem temeljen na umjetnoj inteligenciji koji bi, prema internim testovima, mogao iz temelja promijeniti način na koji se postavlja medicinska dijagnoza. Tehnološki div u svom blogu navodi da je riječ o „istinskom koraku prema medicinskoj superinteligenciji“, temeljenom na inovativnom pristupu koji uključuje orkestraciju više AI modela.
U centru projekta nalazi se sistem nazvan MAI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO), koji simulira saradnju više virtualnih „stručnjaka“ u stilu rasprave, kako bi zajednički donijeli medicinsku odluku. Sistem kombinira više naprednih modela, uključujući OpenAI-jev GPT, Googleov Gemini, Claude iz Anthropica, Metin Llama i Grok iz xAI-ja, pritom oponašajući način na koji timovi doktora analiziraju simptome, naručuju pretrage i postavljaju dijagnoze.
Testiranje je provedeno na 304 klinička slučaja iz prestižnog časopisa New England Journal of Medicine, koristeći dijagnostički okvir koji je Microsoft nazvao Sequential Diagnosis Benchmark (SDBench). U najboljoj konfiguraciji, AI sistem postigao je tačnost od 85,5 %, dok su doktori, koji nisu smjeli koristiti pomoćne alate, postigli tačnost od samo 20 %. Dodatno, sistem je smanjio ukupne troškove postupka za 20 %, birajući učinkovitije i jeftinije dijagnostičke pretrage.
Mustafa Suleyman, izvršni direktor Microsoftovog AI odjela i bivši čelnik Google DeepMinda, ističe da je upravo mehanizam saradnje više agenata – tzv. „chain-of-debate“ – ključan korak prema stvaranju medicinske superinteligencije. „Naš sistem ne samo da dolazi do ispravne dijagnoze, već to čini i uz optimizirane troškove“, dodaje Dominic King, potpredsjednik Microsofta i suvoditelj projekta.
Ono što ovaj pristup razlikuje od prethodnih istraživanja jest precizno repliciranje kliničkog procesa, uključujući odluke o dodatnim testovima i sposobnost promjene smjera ovisno o novim informacijama. Microsoft smatra da je ovakav tip orkestrirane AI saradnje primjenjiv i na druga područja u zdravstvu, uključujući kliničku podršku i automatizaciju rutinskih odluka.
Iako Microsoft zasad ne planira komercijalizirati ovu tehnologiju, istražuje njenu moguću integraciju u postojeće proizvode, poput Binga, kako bi korisnicima omogućio osnovnu samodijagnostiku. U planu su i pilot-projekti u stvarnim kliničkim uvjetima, gdje bi se efikasnost sistema usporedila s rezultatima koje ostvaruju doktori u praksi.
Naučnici s MIT-a i Scripps Research Institutea pozdravljaju rezultate, ali upozoravaju da se konačna vrijednost ovakvih AI rješenja može potvrditi jedino kroz rigorozna klinička ispitivanja. Upozoravaju i na moguće rizike, uključujući pristranost podataka na kojima se sistemi treniraju, kao i ograničenu sposobnost AI modela da uvaže kontekstualne i emocionalne aspekte medicinske njege.
Microsoftov projekt jasno pokazuje kako AI, kada je usmjeren na rješavanje konkretnih kliničkih zadataka, može postati snažan alat ne samo za dijagnostiku, već i za smanjenje troškova u zdravstvenom sistemu. Pitanje više nije može li AI pomoći doktorima, već kako i kada će sistemi poput MAI-DxO pronaći svoje mjesto u stvarnoj kliničkoj praksi.