Microsoft AI ha condiviso il 22 ottobre i risultati del suo sistema diagnostico MAI-DxO (Diagnostic Orchestrator) con uno studio pubblicato sulla rivista scientifica con revisione paritaria Science. Mustafa Suleyman, a capo dell'unità, lo descrive come un passo verso l'obiettivo della "superintelligenza medica".
Cos'è successo?
Il sistema è stato testato in un ambiente di simulazione su rapporti di casi complessi pubblicati sul New England Journal of Medicine. Secondo TechCrunch e The Verge, MAI-DxO è arrivato alla diagnosi corretta in circa l'83% di questi casi. La quota dei medici generalisti e internisti che potevano consultare fonti è stata del 36%, e quella di chi non ha usato alcuna fonte del 22%. Nei casi di pronto soccorso tratti dal database dei ricoveri di Beth Israel, il risultato è stato dell'80% contro una media del 47%.
MAI-DxO non è un singolo modello, ma un orchestratore che fa lavorare insieme diversi modelli di IA come un'équipe di medici. Microsoft afferma che questa struttura riduce anche i costi rispetto a un modello che lavora da solo.
TechCrunch segnala una riserva importante: secondo i dati dello stesso studio, gran parte del miglioramento viene dal rafforzamento dei modelli di base; il sistema di Microsoft porta un guadagno aggiuntivo oltre a questo, e tale guadagno non si è visto nei casi di pronto soccorso. Inoltre, casi così difficili normalmente vanno agli specialisti, e gli specialisti non sono stati inclusi nel confronto.
Perché è importante?
La pubblicazione su una rivista con revisione paritaria dà ai risultati una base più solida rispetto agli annunci aziendali. Resta comunque una simulazione, non un esperimento con pazienti reali. Microsoft sta addestrando un modello di base per la sanità con la Mayo Clinic e conduce una sperimentazione nel mondo reale al Beth Israel Deaconess Medical Center di Boston: i suggerimenti di MAI-DxO si aggiungono alle cure dei pazienti che danno il consenso. La vera domanda è se questi numeri reggeranno anche in ambulatorio.