გავრცელებული ინფორმაციით, Microsoft-მა შეიმუშავა ხელოვნური ინტელექტით მართული ძლიერი სამედიცინო ინსტრუმენტი, რომელსაც დაავადებების დიაგნოსტიკა ოთხჯერ უფრო ზუსტად შეუძლია, ვიდრე ექიმებს. ახალი ხელოვნური ინტელექტის სისტემა გამოიცადა კვლევითი პროექტის ფარგლებში, რომელიც კომპანიის ჯანდაცვის განყოფილების პირველი ინიციატივაა. პროექტი DeepMind-ის ყოფილმა თანადამფუძნებელმა მუსტაფა სულეიმანმა შეიმუშავა.

The Guardian-ის მიხედვით, Microsoft-მა საბოლოოდ გაამხილა დეტალები ხელოვნური ინტელექტის სპეციალური სისტემის შესახებ, რომელიც, მკვლევრების აზრით, რთულ სამედიცინო დიაგნოზების დასმაში ექიმებზე უკეთ მუშაობს.

ეს წარმოადგენს მნიშვნელოვან ნაბიჯს ე.წ. სამედიცინო სუპერინტელექტისკენ, რომელიც მიზნად ისახავს გადატვირთული ჯანდაცვის სისტემებში საკადრო კრიზისისა და ხანგრძლივი ლოდინის დროის პრობლემების გადაჭრას.

ახალი ხელოვნური ინტელექტის სისტემა აგებულია ე.წ. ორკესტრის პრინციპზე, რომელიც კოორდინაციას უწევს ხუთი ხელოვნური ინტელექტის აგენტს. აგენტები ასრულებენ სხვადასხვა დავალებებს (მაგალითად, ჰიპოთეზების შეთავაზებას ან შესაბამისი დიაგნოსტიკური ტესტების შერჩევას) და განიხილავენ შემდეგ ნაბიჯს.

სწორი დიაგნოზის დასმა

მუსტაფა სულეიმანის ხელმძღვანელობით სამეცნიერო ჯგუფმა გამოიყენა New England Journal of Medicine-ის (NEJM) 304 შემთხვევის ანალიზი, რათა გამოეცადათ ხელოვნური ინტელექტის ახალი სისტემა, სახელწოდებით MAI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO).

ამან მკვლევრებს საშუალება მისცა შეეფასებინათ, შეეძლო თუ არა სისტემას სწორი დიაგნოზის დასმა და ამავდროულად, გადაწყვეტილების მიღების პროცესის გასაგებად ახსნა. მათ გამოიყენეს ახალი მეთოდი, სახელწოდებით "დებატების ჯაჭვი", რომელიც ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს საშუალებას აძლევს, დეტალურად აღწერონ ის ნაბიჯები, რომლებსაც ისინი პრობლემების გადაჭრისას დგამენ.

Microsoft-მა ასევე გამოიყენა წამყვანი დიდი ენობრივი მოდელები OpenAI-დან, Meta-დან, Anthropic-დან, Google-დან, xAI-დან და DeepSeek-დან. ყველა LLM მოდელმა უკეთესად იმუშავა "ორკესტრატორთან". მეორე მხრივ, OpenAI-ს o3 არგუმენტაციის მოდელმა საუკეთესო შედეგი აჩვენა და NEJM შემთხვევების 85.5% სწორად გადაჭრა.

ხელოვნური ინტელექტის სისტემამ აშკარად აჯობა ადამიანებს, მიაღწია სიზუსტის მაჩვენებლის 80%-ს. მან ასევე ხარჯები 20%-ით შეამცირა.

"ორკესტრაციის ეს მექანიზმი — მრავალი აგენტის ერთად მუშაობა დებატების ჯაჭვის სტილში — არის ის, რაც სამედიცინო სუპერინტელექტთან დაგვაახლოებს", — განუცხადა მუსტაფა სულეიმანმა Wired-ს.

მან ისიც დასძინა, რომ Microsoft ხელოვნური ინტელექტის მოდელებზე გადადის, რომლებიც არა მხოლოდ ოდნავ უკეთესია, არამედ მნიშვნელოვნად აუმჯობესებს ეფექტიანობას. მისი თქმით, ეს არის სწრაფი, იაფი და ოთხჯერ უფრო ზუსტი.

ხელოვნური ინტელექტი როგორც ექიმების მხარდამჭერი და არა მათი ჩამნაცვლებელი

მიუხედავად იმისა, რომ Microsoft-ის კვლევამ ხაზი გაუსვა ხარჯების დაზოგვის პოტენციალს, მან ასევე შეამცირა შეშფოთება სამუშაო ადგილებზე ზემოქმედების შესახებ. კომპანია აცხადებს, რომ ხელოვნური ინტელექტი ექიმების მხარდასაჭერადაა შექმნილი და არა მათი ჩანაცვლებისთვის.

"ექიმების როლი კლინიკურ პრაქტიკაში დიაგნოზის დასმას გაცილებით სცილდება. მათ უნდა გადალახონ გაურკვევლობა, დაამყარონ ნდობა პაციენტებთან და მათ ოჯახებთან. ეს ხელოვნურ ინტელექტს არ შეუძლია", — განაცხადა კომპანიამ ბლოგ პოსტში.

მეორე მხრივ, ეს ყველაფერი მთელი ჯანდაცვის ბაზრის ფუნდამენტური ტრანსფორმაციის პოტენციალზე მიანიშნებს.

მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნური ზოგადი ინტელექტი (AGI) ეხება სისტემებს, რომლებსაც შეუძლიათ ადამიანის დონის კოგნიტიური შესაძლებლობების მიღწევა სხვადასხვა ამოცანებში, ტერმინი სუპერინტელექტი მაინც უფრო თეორიულია — ის ეხება სისტემებს, რომლებიც ყველანაირად გადააჭარბებს ადამიანის ინტელექტუალურ შესაძლებლობებს.

ექსპერტებს მიაჩნიათ, რომ ხელოვნური ინტელექტის დღეს არსებული სისტემები 10 წელიწადში ყველაფერს ფუნდამენტურად შეცვლის.