Microsoftov AI sustav testira dijagnostičke postupke

Microsoftovi istraživači razvili su AI orkestrator koji postupno bira sljedeće pitanje, pregled ili test, umjesto da iz jednoga paketa podataka odmah ponudi odgovor. Na više od 300 složenih kliničkih slučajeva sustav je bio više nego dvostruko precizniji od skupine liječnika opće prakse. Kompanija sada priprema provjeru s Beth Israel Deaconess Medical Centerom u stvarnim čekaonicama hitnog prijma.

Bit novog pristupa nije još jedan medicinski chatbot, nego upravljanje redoslijedom odluka. Sustav uzima početne simptome, procjenjuje što nedostaje, zatim traži anamnezu, pregled ili laboratorijski nalaz. Nakon svakoga odgovora ponovno procjenjuje moguće dijagnoze i trošak idućeg koraka. Takav slijed bliži je radu ambulante nego klasičnom testu u kojem model odjednom dobije cijeli karton.

Microsoft ga opisuje kao Healthcare Agent Orchestrator, okvir koji može pozivati različite modele i alate. Njegov je posao rasporediti zadatke, usporediti odgovore i odlučiti kada je dokaz dovoljan. Time se tržišna vrijednost pomiče s pojedinačnog modela prema radnom toku, integraciji s bolničkim sustavima i nadzoru svake odluke.

Istraživački rezultat ima jasna ograničenja. Slučajevi su bili složeni i simulirani, a liječnici su radili u kontroliranim uvjetima. U hitnoj službi podaci mogu biti nepotpuni, pacijent može pogrešno opisati simptom, a odluka mora uzeti u obzir dob, trudnoću, alergije, terapiju i dostupnost pretrage. Visoka točnost na retrospektivnom skupu nije jednaka kliničkoj sigurnosti.

Sustav je pokušavao birati testove koji donose najveću novu informaciju, umjesto da naruči sve dostupno. Ako se rezultat ponovi u praksi, bolnica bi mogla smanjiti nepotrebne pretrage i vrijeme do dijagnoze. Ušteda ima smisla samo ako algoritam ne odgađa presudan test i ako liječnik razumije zašto je određen korak preporučen.

Orkestrator treba pristup elektroničkom zdravstvenom kartonu, laboratoriju, radiologiji, rasporedu i pravilima ustanove. Integracija mora zadržati trag o tome koji je podatak korišten, koji je model pozvan i tko je prihvatio preporuku. Dobavljač bez duboke integracije teško može pretvoriti dobar model u pouzdanu kliničku uslugu.

Regulatorno pitanje počinje kada alat utječe na dijagnostičku odluku. Bolnica mora odrediti je li riječ o potpori liječniku ili medicinskom proizvodu, kako se prijavljuje pogreška i tko nadzire promjene modela. Posebno je osjetljiva mogućnost da se ponašanje promijeni nakon ažuriranja, iako sučelje ostane isto.

Test u čekaonici važniji je od usporedbe na papirnatim slučajevima. Istraživači mogu mjeriti podudarnost pitanja s liječničkim radom, vrijeme do korisnog nalaza i učestalost opasno propuštenih dijagnoza, bez automatskog preuzimanja odluke. Takav dizajn smanjuje početni rizik i daje podatke za prospektivno ispitivanje.

Bolnice će prije kupnje tražiti rezultate po dobi, spolu, jeziku i vrsti bolesti, a ne samo ukupni prosjek. Trebat će analiza lažno negativnih odluka, jer jedna propuštena hitna dijagnoza može poništiti mnogo jeftinijih obrada. Microsoft nije objavio komercijalni rok ni cijenu; sljedeći potvrđeni korak ostaje zajednički test u Beth Israel Deaconess Medical Centeru.