Le 22 octobre, Microsoft AI a présenté les résultats de son système de diagnostic MAI-DxO (Diagnostic Orchestrator) dans une étude publiée dans la revue scientifique à comité de lecture Science. Mustafa Suleyman, qui dirige l'unité, y voit un pas vers l'objectif d'une "superintelligence médicale".
Que s'est-il passé ?
Le système a été testé en simulation sur des rapports de cas complexes publiés dans le New England Journal of Medicine. Selon TechCrunch et The Verge, MAI-DxO a posé le bon diagnostic dans environ 83 % de ces cas. Les généralistes et internistes pouvant consulter des ressources ont obtenu 36 %, ceux qui n'en utilisaient aucune 22 %. Sur des cas d'urgence tirés de la base de données d'admissions de patients de Beth Israel, le résultat était de 80 % contre 47 % en moyenne.
MAI-DxO n'est pas un modèle unique : c'est un orchestrateur qui fait travailler ensemble différents modèles d'IA comme une équipe de médecins. Microsoft affirme que cette architecture réduit aussi le coût par rapport à un modèle seul.
TechCrunch souligne une réserve importante : selon les données de l'étude elle-même, l'essentiel de l'amélioration vient du renforcement des modèles sous-jacents, le système de Microsoft apporte un gain supplémentaire par-dessus, et ce gain n'a pas été observé sur les cas d'urgence. De plus, des cas aussi difficiles vont normalement à des spécialistes ; les spécialistes n'ont pas été inclus dans la comparaison.
Pourquoi est-ce important ?
La publication dans une revue à comité de lecture donne aux résultats une assise plus solide que les annonces d'entreprise. Il s'agit pourtant d'une simulation, pas d'une expérience avec de vrais patients. Microsoft entraîne un modèle de fondation pour la santé avec la Mayo Clinic et mène un essai en conditions réelles au Beth Israel Deaconess Medical Center de Boston : les recommandations de MAI-DxO sont ajoutées à la prise en charge des patients qui y consentent. La vraie question est de savoir si ces chiffres tiendront aussi dans le cabinet médical.