Microsofti tehisintellekt diagnoosib keerukaid juhtumeid kaks korda täpsemalt kui üldarstid, pürgides meditsiinilise superintelligentsuse poole

Pilt: Accuracy improvements delivered by DxO (no budget constraints) on CPC over modelsprompted with baseline prompt across different large language models.Image Credits:Microsoft AI · Allikas

Microsofti tehisintellekti süsteem MAI-DxO ületab keerukate meditsiiniliste juhtumite simulatsioonidel üldarste, saavutades 83% täpsuse. See näitab edusamme „meditsiinilise superintelligentsuse“ suunas ning ettevõtte kavatsusi luua koos Mayo kliinikuga tervishoiu põhjamudel.

Microsofti äsja arendatud tehisintellekti diagnostikasüsteem nimega MAI-DxO näitas keerukate meditsiiniliste juhtumite simulatsioonidel oluliselt paremat sooritust kui üldarstid, vahendab 22. oktoobril 2026 avaldatud teadusartikkel ajakirjas Science. Tehisintellekt diagnoosis õigesti 83% keerukatest juhtumitest, mis pärinesid New England Journal of Medicine'ist, samal ajal kui individuaalsete üldarstide – sealhulgas esmatasandi arstide ja internistide – täpsus oli ainult 36%. Tuleb märkida, et need juhtumid nõuavad sageli spetsialisti ekspertiisi või meeskondlikku arutelu, mis ei olnud võrdluses kaasatud.

MAI-DxO koordineerib mitut tehisintellekti agenti, imiteerides arstide paneeli: küsib patsientidelt, määrab teste ja arutab diagnooside üle. See orkestratsioonisüsteem töötab suurte keelemudelite peal, mis pärinevad erinevatelt pakkujatelt. Microsoft leidis, et parimad tulemused saavutati, kasutades OpenAI GPT-5 ja GPT-5.5 mudeleid. Näiteks üksi GPT-5 saavutas keerukatel juhtumitel 78,9% täpsuse hinnangulise töötluskuluga umbes 8400 dollarit juhtumi kohta. DxO koordineerimisega langesid kulud ligikaudu 3000 dollari võrra ning täpsus kasvas tagasihoidlikult umbes neli protsendipunkti võrra.

Aprillis 2026 kasutusele võetud uuem GPT-5.5 mudel tõi kaasa täiendava jaotuse: keerulistel juhtumitel tõstis DxO täpsust 72%-lt ligi 87%-ni mõnevõrra madalama hinnaga, samas kui erakorraliste osakondade juhtumitel olid nii GPT-5.5 koos DxO kui ka ilma selleta umbes 85% täpsusega sarnaste kuludega. DxO orkestratsioon kasu eriti vähem võimekatest mudelitest; näiteks Gemini 2.5 Flash paranes DxO-ga 46,4%-lt ligi 69%-le. Siiski avaldasid tulemuste tulemusele suuremat mõju põhjalikud mudelid kui ainult orkestratsiooni tulu.

Microsofti ametnikud tõid selle töö esile sammuna „meditsiinilise superintelligentsuse“ suunas – võimes ületada tippkonkurentsis olevaid inimjuhitud tervishoiusüsteeme meditsiinilise mõtlemise ja täispika hoolduse koordineerimise vallas. Microsoft AI tegevjuht ja endine DeepMindi kaasasutaja Mustafa Suleyman rõhutas ettevõtte jätkuvat koostööd Mayo kliinikuga, et arendada välja aluspõhimõtetega tervishoiu AI mudel, mille avaldamine on planeeritud aastaks 2027. Suleyman ennustas läbimurdeid, mis võimaldavad teha väga täpseid prognoose patsiendi meditsiinilistest andmetest ja kliinilisest seisundist, mis võiksid oluliselt aidata kliinikutel.

Lisaks alustab Microsoft DxO mõtlemisvõimete kliinilist testimist Beth Israel Deaconess Medical Centeris Bostonis, hinnates reaalset sooritust erakorralistes ja kiirabisituatsioonides. Patsientidele osutatakse tavalist kliinilist hooldust, samal ajal kui nõusoleku andnud osalejad suhtlevad ka DxO-ga, võimaldades teha võrdleva analüüsi inimarstidega. See reaalmaailma testimine järgneb Google’i sarnastele katsetele oma vestlusdiagnostika AI hindamiseks.

Microsoft näeb DxO-d kui oma olemasolevate tervishoiu tehisintellekti pakkumiste, nagu dikteerimis- ja radioloogiatööriistad, laiendusena. Suleyman märkis, et pidev täiendamine reaalajas kasutuselevõtu ja tagasisidete kaudu parandab süsteemide kliinilist tõhusust kiiresti ning eeldatavasti suureneb nende võimekus oluliselt järgmise kahe kuni kolme aasta jooksul. Ettevõtte eesmärk on teha DxO ja sellega seotud tehnoloogiad juhtivateks kliiniliste otsuste toetuslahendusteks maailmas.

Kuigi uuring rõhutab tehisintellekti lubadusi meditsiinilises diagnoosimises, märgitakse ka, et kuna tehisintellekt läheneb nende ülesannete maksimaalsele teoreetilisele täpsusele, muutub edasine täiustamine keerulisemaks. Microsoft seab oma orkestratsioonilähenemise keskmesse nii täpsuse kui ka tegevuskulude optimeerimist, mis tähistab aluspõhja infrastruktuuri püüdlust sügavalt integreerida tehisintellekti tervishoiuteenuste pakkumisse lähiaastatel.