Microsoft выпустили нейросеть, которая диагностирует болезни гораздо лучше живых врачей
Это мультиагентная система MAI-DxO, она сильно обошла живых врачей в постановке диагнозов. Главная особенность работы новой системы — слом привычного формата тестирования.
Раньше нейросетям просто скармливали готовую выписку с анализами. В жизни же пациент приходит со словами «доктор, у меня где-то тут колет» и врачу приходится задавать уточняющие вопросы и назначать анализы, чтобы поставить диагноз. Разработчики смоделировали именно этот процесс через фреймворк последовательной диагностики.
Сетке скармливают только базовую жалобу: дальше она сама вытягивает анамнез и задает до первого анализа в среднем 25 вопросов против пяти у замотанного врача, срезая расходы на тесты.
Далее разворачивается полноценный цифровой консилиум из ИИ-агентов на базе GPT-5: один агент генерирует версии, другой подбирает диагностические процедуры, третий проверяет своих коллег и "бьет по рукам" за назначение неоправданно дорогих тестов и анализов.
На сложных клинических случаях виртуальный консилиум выдал 83,2% точности. Врачи общей практики, которым разрешили пользоваться справочниками и интернетом, набрали лишь 36,1% (а без сети — всего 22,3%).
На типичных случаях из приемного отделения счет составил 80,3% против 46,8% в пользу алгоритма. При этом ИИ пришел к верным выводам при ощутимо меньших затратах на обследования, не выписывая МРТ всего тела на каждый подозрительный чих.
Впереди полевые испытания в больницах Бостона
Это мультиагентная система MAI-DxO, она сильно обошла живых врачей в постановке диагнозов. Главная особенность работы новой системы — слом привычного формата тестирования.
Раньше нейросетям просто скармливали готовую выписку с анализами. В жизни же пациент приходит со словами «доктор, у меня где-то тут колет» и врачу приходится задавать уточняющие вопросы и назначать анализы, чтобы поставить диагноз. Разработчики смоделировали именно этот процесс через фреймворк последовательной диагностики.
Сетке скармливают только базовую жалобу: дальше она сама вытягивает анамнез и задает до первого анализа в среднем 25 вопросов против пяти у замотанного врача, срезая расходы на тесты.
Далее разворачивается полноценный цифровой консилиум из ИИ-агентов на базе GPT-5: один агент генерирует версии, другой подбирает диагностические процедуры, третий проверяет своих коллег и "бьет по рукам" за назначение неоправданно дорогих тестов и анализов.
На сложных клинических случаях виртуальный консилиум выдал 83,2% точности. Врачи общей практики, которым разрешили пользоваться справочниками и интернетом, набрали лишь 36,1% (а без сети — всего 22,3%).
На типичных случаях из приемного отделения счет составил 80,3% против 46,8% в пользу алгоритма. При этом ИИ пришел к верным выводам при ощутимо меньших затратах на обследования, не выписывая МРТ всего тела на каждый подозрительный чих.
Впереди полевые испытания в больницах Бостона