Microsoft की AI सिस्टम ने डॉक्टरों की तुलना में अधिक सटीक रूप से रोगियों का निदान करने का दावा किया

Microsoft शोधकर्ताओं ने सोमवार को एक नई कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रणाली का अनावरण किया जो मानव डॉक्टरों की तुलना में अधिक सटीक रोगियों का निदान कर सकता है। Microsoft AI डायग्नोस्टिक ऑर्केस्ट्रेटर (MAI-DXO) को डब किया गया, इसमें कई AI मॉडल और एक ढांचा शामिल है जो इसे प्रासंगिक परीक्षणों का सुझाव देने के लिए रोगी के लक्षणों और इतिहास से गुजरने की अनुमति देता है। परिणामों के आधार पर, यह संभावित निदान का सुझाव देता है। रेडमंड-आधारित टेक दिग्गज ने इस बात पर प्रकाश डाला कि निदान की सटीकता के अलावा, सिस्टम को परीक्षणों के मामले में लागत प्रभावी होने के लिए भी प्रशिक्षित किया जाता है।

Microsoft MAI-DXO के प्रदर्शन का परीक्षण करने के लिए बेंचमार्क विकसित करता है

में एक डाक एक्स पर (पूर्व में ट्विटर के रूप में जाना जाता था), माइक्रोसॉफ्ट एआई के सीईओ मुस्तफा सुलेमैन ने माई-डीएक्सओ सिस्टम के बारे में पोस्ट किया। इसे “मेडिकल अधीक्षण की ओर एक बड़ा कदम” कहते हुए, उन्होंने कहा कि एआई प्रणाली पारंपरिक नैदानिक ​​उपायों की तुलना में उच्च सटीकता और कम लागत के साथ दुनिया के कुछ सबसे कठिन चिकित्सा मामलों को हल कर सकती है।

MAI-DXO विभिन्न नैदानिक ​​दृष्टिकोणों के साथ चिकित्सकों के एक आभासी पैनल का अनुकरण करता है जो चिकित्सा मामलों को हल करने के लिए सहयोग करते हैं, कंपनी ने कहा ब्लॉग भेजा। ऑर्केस्ट्रेटर में एक मल्टी-एजेंटिक सिस्टम शामिल है जहां एक परिकल्पना प्रदान करता है, एक परीक्षण करता है, दो अन्य चेकलिस्ट और स्टूवर्डशिप प्रदान करते हैं, और अंतिम परिकल्पना को चुनौती देता है।

माई-डीएक्सओ वर्कफ़्लो
फोटो क्रेडिट: Microsoft

एक बार जब एक परिकल्पना इस पैनल को पास कर लेती है, तो एआई सिस्टम या तो एक प्रश्न पूछ सकता है, परीक्षण का अनुरोध कर सकता है, या निदान प्रदान कर सकता है यदि यह लगता है कि इसमें पर्याप्त जानकारी है। यदि यह एक परीक्षण की सिफारिश करता है, तो यह यह सुनिश्चित करने के लिए एक लागत विश्लेषण करता है कि समग्र लागत उचित बनी हुई है। दिलचस्प बात यह है कि सिस्टम मॉडल अज्ञेय है, जिसका अर्थ है कि यह किसी भी तृतीय-पक्ष एआई मॉडल के साथ प्रदर्शन कर सकता है।

Microsoft का दावा है कि सिस्टम परीक्षण किए गए प्रत्येक AI मॉडल के नैदानिक ​​प्रदर्शन को बढ़ाता है। हालांकि, Openai के O3 ने न्यू इंग्लैंड जर्नल ऑफ मेडिसिन (NEJM) बेंचमार्क मामलों के 85.5 प्रतिशत को सही ढंग से हल करके सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन किया। कंपनी ने कहा कि अमेरिका और यूके के 21 अभ्यास करने वाले चिकित्सकों को भी यही मामले दिए गए थे, और उन सभी के पास पांच से 20 साल के नैदानिक ​​अनुभव थे। मानव डॉक्टरों की सटीकता 20 प्रतिशत थी।

MAI-DXO को परिभाषित लागत बाधाओं के भीतर संचालित करने के लिए कॉन्फ़िगर किया जा सकता है, कंपनी ने कहा। एक बार एक इनपुट बजट जोड़ा जाने के बाद, सिस्टम नैदानिक ​​निर्णय लेते समय लागत-से-मूल्य व्यापार-बंदों की पड़ताल करता है। यह एआई प्रणाली में केवल आवश्यक परीक्षणों का आदेश देने में मदद करता है, बजाय लक्षणों के सभी कारणों को नियंत्रित करने के लिए हर संभव परीक्षण के बजाय।

AI प्रणाली का आकलन करने के लिए, Microsoft ने एक नया बेंचमार्क भी विकसित किया, जिसे अनुक्रमिक निदान बेंचमार्क (SD बेंच) कहा जाता है। बहु-पसंद के प्रश्न पूछने वाले विशिष्ट मेडिकल बेंचमार्क परीक्षणों के विपरीत, यह परीक्षण एआई सिस्टम की क्षमता का आकलन करता है कि वे सही प्रश्न पूछें और सही परीक्षणों का आदेश दें। फिर यह NEJM में प्रकाशित परिणाम से उनकी तुलना करके उत्तरों का मूल्यांकन करता है।

विशेष रूप से, MAI-DXO को अभी तक नैदानिक ​​उपयोग के लिए अनुमोदित नहीं किया गया है, और इसका मतलब नैदानिक ​​संचालन में AI क्षमता विकसित करने में प्रारंभिक अनुसंधान के रूप में है। Microsoft ने कहा कि इसकी AI प्रणाली को केवल कठोर सुरक्षा परीक्षण, नैदानिक ​​सत्यापन और नियामक समीक्षाओं के बाद नैदानिक ​​उपयोग के लिए अनुमोदित किया जा सकता है।