Меньше недели назад Microsoft выкатила исследование в Science о том…
Меньше недели назад Microsoft выкатила исследование в Science о том, насколько лучше нейросеть собирает информацию и назначает исследования, чтобы поставить диагноз. Результаты из разряда «ух-ты», но, как всегда, не всё так просто.
Главное ограничение нейросетей — недостаток информации. Поэтому раньше ИИ неплохо справлялся только с готовыми или полуготовыми кейсами. Здесь условия жёстче: ему дают только первичную жалобу (например, «температура и боль в боку» 🤒), а дальше он решает сам — что спросить у пациента и какой анализ назначить. Каждый шаг «стоит денег» 💸, и это принципиально меняет игру.
Меня особенно позабавило, что под капотом трудится целый консилиум. Сама система зовётся MAI-DxO, сердце у неё — GPT-5:
🔹 один думает, как провести опрос 📝
🔹 второй накидывает гипотезы 💡
🔹 третий следит за бюджетом 🧾 (живому врачу на приёме не до такой оптимизации, а копейку сберечь тоже надо)
🔹 и мой любимчик — просто критикует всех остальных 😁
Результаты. 304 сложнейших случая из New England Journal of Medicine — это еженедельные клинико-патологические конференции, где разбирают реальные запутанные истории. Система показала 83,2% точности. А живые врачи — терапевты и врачи общей практики, даже с доступом к справочникам, — в тех же условиях 36,1%. Кстати, рекордсмен среди людей — 62,5%, в исследовании он фигурирует как некий Dr. House. И, немаловажно, нейродоктор справился ещё и дешевле.
Только, как обычно, дьявол кроется в деталях 😈:
🔹 Кто несёт ответственность в случае ошибки? Главный вопрос, без ответа на который внедрение здесь и сейчас просто невозможно.
🔹 Сравнивали консилиум ИИ с одиноким врачом. В реальной жизни сложный случай отправляют к профильному специалисту или собирают консилиум — это стандарт, а не слабость врача.
🔹 Все авторы исследования работают в Microsoft. Хочется независимой проверки 🔍
🔹 Непонятно, как система поведёт себя на рутине: будет ли «передиагностировать» обычных пациентов, когда искать, по сути, нечего.
🔹 Если врач ошибся в диагнозе, но лечение назначил верное — считается ли это промахом? Пациенту важен результат, а не ярлык болезни.
Мне интересно, как ИИ справится в реальных условиях с жалобами вроде «болит рука, потому что моя собака меня не любит» (укусила) 🐕 или «палец тюкает». Хотя мне, как травматологу, грех жаловаться — большая часть анамнезов буквально «шёл, упал, теперь болит».
Тем не менее ИИ — великолепный инструмент. Быстро что-то найти, написать рутину, получить ещё одно мнение — это реально разгружает врача. Так что статья, возможно, как пилот медицины будущего ✈️
Если заинтересовало: https://www.science.org/doi/10.1126/science.aeh7930
Главное ограничение нейросетей — недостаток информации. Поэтому раньше ИИ неплохо справлялся только с готовыми или полуготовыми кейсами. Здесь условия жёстче: ему дают только первичную жалобу (например, «температура и боль в боку» 🤒), а дальше он решает сам — что спросить у пациента и какой анализ назначить. Каждый шаг «стоит денег» 💸, и это принципиально меняет игру.
Меня особенно позабавило, что под капотом трудится целый консилиум. Сама система зовётся MAI-DxO, сердце у неё — GPT-5:
🔹 один думает, как провести опрос 📝
🔹 второй накидывает гипотезы 💡
🔹 третий следит за бюджетом 🧾 (живому врачу на приёме не до такой оптимизации, а копейку сберечь тоже надо)
🔹 и мой любимчик — просто критикует всех остальных 😁
Результаты. 304 сложнейших случая из New England Journal of Medicine — это еженедельные клинико-патологические конференции, где разбирают реальные запутанные истории. Система показала 83,2% точности. А живые врачи — терапевты и врачи общей практики, даже с доступом к справочникам, — в тех же условиях 36,1%. Кстати, рекордсмен среди людей — 62,5%, в исследовании он фигурирует как некий Dr. House. И, немаловажно, нейродоктор справился ещё и дешевле.
Только, как обычно, дьявол кроется в деталях 😈:
🔹 Кто несёт ответственность в случае ошибки? Главный вопрос, без ответа на который внедрение здесь и сейчас просто невозможно.
🔹 Сравнивали консилиум ИИ с одиноким врачом. В реальной жизни сложный случай отправляют к профильному специалисту или собирают консилиум — это стандарт, а не слабость врача.
🔹 Все авторы исследования работают в Microsoft. Хочется независимой проверки 🔍
🔹 Непонятно, как система поведёт себя на рутине: будет ли «передиагностировать» обычных пациентов, когда искать, по сути, нечего.
🔹 Если врач ошибся в диагнозе, но лечение назначил верное — считается ли это промахом? Пациенту важен результат, а не ярлык болезни.
Мне интересно, как ИИ справится в реальных условиях с жалобами вроде «болит рука, потому что моя собака меня не любит» (укусила) 🐕 или «палец тюкает». Хотя мне, как травматологу, грех жаловаться — большая часть анамнезов буквально «шёл, упал, теперь болит».
Тем не менее ИИ — великолепный инструмент. Быстро что-то найти, написать рутину, получить ещё одно мнение — это реально разгружает врача. Так что статья, возможно, как пилот медицины будущего ✈️
Если заинтересовало: https://www.science.org/doi/10.1126/science.aeh7930