Microsoft AIは10月22日、査読付き科学誌Scienceに掲載された研究で、診断システムMAI-DxO(Diagnostic Orchestrator)の結果を公表した。部門を率いるMustafa Suleymanは、これを「医療の超知能」という目標へ向けた一歩と位置づけている。
何が起きたのか
システムは、New England Journal of Medicineに掲載された複雑な症例報告を使い、シミュレーション環境で試験された。TechCrunchとThe Vergeによると、MAI-DxOはこれらの症例の約83%で正しい診断に到達した。資料を参照できた一般医と内科医の割合は36%、何も参照しなかった医師は22%だった。Beth Israelの患者受け入れデータベースから取った救急外来の症例では、80%対平均47%という結果だった。
MAI-DxOは単一のモデルではなく、異なるAIモデルを医師のチームのように協働させる調整役だ。Microsoftは、この構成は単独で動くモデルよりコストも下げると述べている。
TechCrunchは重要な留保を指摘している。研究自身のデータによれば、改善の大部分は土台となるモデルの強化によるもので、Microsoftのシステムはその上に追加の向上をもたらすが、この追加分は救急症例では見られなかった。さらに、これほど難しい症例は通常は専門医に回されるが、比較には専門医が含まれていなかった。
なぜ重要なのか
査読付き誌に掲載されたことで、結果は企業の発表より確かな土台に乗った。それでもこれはシミュレーションであり、実際の患者を対象にした試験ではない。Microsoftは、Mayo Clinicと医療向けの基盤モデルを訓練し、ボストンのBeth Israel Deaconess医療センターで実世界の試験を行っており、同意した患者のケアにMAI-DxOの提案も加えられている。本当の問いは、この数字が診察室でも通用するかどうかだ。