Create: Update:
Microsoft показали систему медицинского ИИ, которая ставит диагнозы в 4 раза лучше врачей. Разбираемся с нюансами.
Их механизм MAI-DxO имитирует работу команды из 5 врачей: доктор Гипотеза, доктор Отборщик, доктор Челленджер (играет роль критика), доктор Стюард (управляет расходами) и доктор Чеклист (итоговый контроль). Они «обсуждают» между собой, как стоит себя вести и вместе принимают решения.
На вход системе приходит минимальная информация (типа «Мужчина, 25, боли в груди»), как будто человек только что реально пришел в неотложку. Но, в то же время, есть база знаний, которая содержит дополнительную информацию.
Базой управляет отдельный агент. Доктора могут запросить анализы, задавать доп.вопросы про пациента или поставить диагноз. Если доктора принимают решения запросить какую-то инфу у агента хранителя – он ее выдаст, но то, чего они не спрашивали, никогда просто так не расскажет. А еще каждый тест стоит денег (по расценкам больниц США) – поэтому нам и нужен доктор Стюард.
Проверяли систему на наборе реальных кейсов из клинической практики. Живые врачи на этом бенчмарке выбили примерно 20%, а MAI-DxO – аж 85%. При этом живые врачи тратят на анализы даже больше: у них средняя «стоимость» постановки диагноза – 2963$, а у ИИ – 2397.
Впечатляет. Но есть и некоторые НО. Во-первых, в датасете не было ни одного здорового пациента, а врачи сталкиваются с такими постоянно. Плюс, тестировались в основном редкие заболевания. Встает вопрос об ошибке выжившего.
Во-вторых, кроме денег, никак не учитывается время ожидания анализов, осложнения от ненужных тестов и прочее.
В-третьих, врачам, решавшим бенчмарк, было запрещено гуглить, использовать базы медицинских данных и консультироваться с коллегами. На самом деле доктора так не работают.
В общем, это все круто, конечно, но не забываем, что пока что ИИ может выступать только помощником для реальных специалистов. Продолжаем обращаться к врачам 🚑
microsoft.ai/new/the-path-to-medical-superintelligence/
Их механизм MAI-DxO имитирует работу команды из 5 врачей: доктор Гипотеза, доктор Отборщик, доктор Челленджер (играет роль критика), доктор Стюард (управляет расходами) и доктор Чеклист (итоговый контроль). Они «обсуждают» между собой, как стоит себя вести и вместе принимают решения.
На вход системе приходит минимальная информация (типа «Мужчина, 25, боли в груди»), как будто человек только что реально пришел в неотложку. Но, в то же время, есть база знаний, которая содержит дополнительную информацию.
Базой управляет отдельный агент. Доктора могут запросить анализы, задавать доп.вопросы про пациента или поставить диагноз. Если доктора принимают решения запросить какую-то инфу у агента хранителя – он ее выдаст, но то, чего они не спрашивали, никогда просто так не расскажет. А еще каждый тест стоит денег (по расценкам больниц США) – поэтому нам и нужен доктор Стюард.
Проверяли систему на наборе реальных кейсов из клинической практики. Живые врачи на этом бенчмарке выбили примерно 20%, а MAI-DxO – аж 85%. При этом живые врачи тратят на анализы даже больше: у них средняя «стоимость» постановки диагноза – 2963$, а у ИИ – 2397.
Впечатляет. Но есть и некоторые НО. Во-первых, в датасете не было ни одного здорового пациента, а врачи сталкиваются с такими постоянно. Плюс, тестировались в основном редкие заболевания. Встает вопрос об ошибке выжившего.
Во-вторых, кроме денег, никак не учитывается время ожидания анализов, осложнения от ненужных тестов и прочее.
В-третьих, врачам, решавшим бенчмарк, было запрещено гуглить, использовать базы медицинских данных и консультироваться с коллегами. На самом деле доктора так не работают.
В общем, это все круто, конечно, но не забываем, что пока что ИИ может выступать только помощником для реальных специалистов. Продолжаем обращаться к врачам 🚑
microsoft.ai/new/the-path-to-medical-superintelligence/
Forwarded from Data Secrets
Microsoft показали систему медицинского ИИ, которая ставит диагнозы в 4 раза лучше врачей. Разбираемся с нюансами.
Их механизм MAI-DxO имитирует работу команды из 5 врачей: доктор Гипотеза, доктор Отборщик, доктор Челленджер (играет роль критика), доктор Стюард (управляет расходами) и доктор Чеклист (итоговый контроль). Они «обсуждают» между собой, как стоит себя вести и вместе принимают решения.
На вход системе приходит минимальная информация (типа «Мужчина, 25, боли в груди»), как будто человек только что реально пришел в неотложку. Но, в то же время, есть база знаний, которая содержит дополнительную информацию.
Базой управляет отдельный агент. Доктора могут запросить анализы, задавать доп.вопросы про пациента или поставить диагноз. Если доктора принимают решения запросить какую-то инфу у агента хранителя – он ее выдаст, но то, чего они не спрашивали, никогда просто так не расскажет. А еще каждый тест стоит денег (по расценкам больниц США) – поэтому нам и нужен доктор Стюард.
Проверяли систему на наборе реальных кейсов из клинической практики. Живые врачи на этом бенчмарке выбили примерно 20%, а MAI-DxO – аж 85%. При этом живые врачи тратят на анализы даже больше: у них средняя «стоимость» постановки диагноза – 2963$, а у ИИ – 2397.
Впечатляет. Но есть и некоторые НО. Во-первых, в датасете не было ни одного здорового пациента, а врачи сталкиваются с такими постоянно. Плюс, тестировались в основном редкие заболевания. Встает вопрос об ошибке выжившего.
Во-вторых, кроме денег, никак не учитывается время ожидания анализов, осложнения от ненужных тестов и прочее.
В-третьих, врачам, решавшим бенчмарк, было запрещено гуглить, использовать базы медицинских данных и консультироваться с коллегами. На самом деле доктора так не работают.
В общем, это все круто, конечно, но не забываем, что пока что ИИ может выступать только помощником для реальных специалистов. Продолжаем обращаться к врачам 🚑
microsoft.ai/new/the-path-to-medical-superintelligence/
Их механизм MAI-DxO имитирует работу команды из 5 врачей: доктор Гипотеза, доктор Отборщик, доктор Челленджер (играет роль критика), доктор Стюард (управляет расходами) и доктор Чеклист (итоговый контроль). Они «обсуждают» между собой, как стоит себя вести и вместе принимают решения.
На вход системе приходит минимальная информация (типа «Мужчина, 25, боли в груди»), как будто человек только что реально пришел в неотложку. Но, в то же время, есть база знаний, которая содержит дополнительную информацию.
Базой управляет отдельный агент. Доктора могут запросить анализы, задавать доп.вопросы про пациента или поставить диагноз. Если доктора принимают решения запросить какую-то инфу у агента хранителя – он ее выдаст, но то, чего они не спрашивали, никогда просто так не расскажет. А еще каждый тест стоит денег (по расценкам больниц США) – поэтому нам и нужен доктор Стюард.
Проверяли систему на наборе реальных кейсов из клинической практики. Живые врачи на этом бенчмарке выбили примерно 20%, а MAI-DxO – аж 85%. При этом живые врачи тратят на анализы даже больше: у них средняя «стоимость» постановки диагноза – 2963$, а у ИИ – 2397.
Впечатляет. Но есть и некоторые НО. Во-первых, в датасете не было ни одного здорового пациента, а врачи сталкиваются с такими постоянно. Плюс, тестировались в основном редкие заболевания. Встает вопрос об ошибке выжившего.
Во-вторых, кроме денег, никак не учитывается время ожидания анализов, осложнения от ненужных тестов и прочее.
В-третьих, врачам, решавшим бенчмарк, было запрещено гуглить, использовать базы медицинских данных и консультироваться с коллегами. На самом деле доктора так не работают.
В общем, это все круто, конечно, но не забываем, что пока что ИИ может выступать только помощником для реальных специалистов. Продолжаем обращаться к врачам 🚑
microsoft.ai/new/the-path-to-medical-superintelligence/
>>Click here to continue<<
AI LAB | Лаборатория ИИ
