Najważniejsze
- •MAI-DxO osiągnął 83,2 proc. trafności w analizie złożonych przypadków klinicznych, podczas gdy lekarze korzystający z materiałów referencyjnych uzyskali 36,1 proc.
- •System Diagnostic Orchestrator działa etapami: zadaje pytania, proponuje badania i aktualizuje diagnozę różnicową, koordynując pracę wielu agentów AI.
- •W przypadkach z oddziałów ratunkowych MAI-DxO uzyskał 80,3 proc. trafności, a lekarze 46,8 proc.
- •Badanie opierało się na archiwalnych, tekstowych opisach przypadków i nie wykazało wpływu systemu na bezpieczeństwo pacjentów ani wyniki leczenia.
- •Bezpośrednie porównanie mogło dotyczyć wydzielonego zestawu 56 przypadków, dlatego zakres porównywanych wyników wymaga ostrożnej interpretacji.
System MAI-DxO, opracowany przez Microsoft AI, osiągnął trafność na poziomie 83,2 proc. w analizie złożonych opisów przypadków medycznych. W badaniu opublikowanym 22 października w czasopiśmie „Science” lekarze ogólni i interniści pracujący indywidualnie, korzystający z materiałów referencyjnych, osiągnęli trafność na poziomie 36,1 proc.
MAI-DxO, nazywany także Diagnostic Orchestrator, koordynuje pracę wielu agentów sztucznej inteligencji. System analizuje przypadek etapami: zadaje pytania, proponuje badania i aktualizuje diagnozę różnicową. Główny test przeprowadzono z użyciem modelu GPT-5.
Badanie objęło 304 złożone przypadki kliniczno-patologiczne, opisane wcześniej w „New England Journal of Medicine”, oraz 325 przypadków pochodzących z oddziałów ratunkowych i zgromadzonych w bazie MIMIC-IV-ED. W drugiej grupie MAI-DxO osiągnął trafność na poziomie 80,3 proc., a lekarze — 46,8 proc. Lekarze pracujący bez materiałów referencyjnych osiągali w testach dotyczących przypadków z „New England Journal of Medicine” od około 22 do 22,3 proc.
Z dostępnych materiałów wynika, że bezpośrednie porównanie systemu z lekarzami mogło obejmować wydzielony zestaw 56 przypadków z „New England Journal of Medicine”. Nie jest jasne, czy wyniki na poziomie 83,2 proc. dla MAI-DxO i 36,1 proc. dla lekarzy odnosiły się dokładnie do tego samego zestawu, czy do wszystkich 304 przypadków. Nie wiadomo także, czy obie strony miały taki sam czas pracy, zakres dostępnych danych i sposób prowadzenia analizy.
Dodatkowe konfiguracje uzyskały inne rezultaty. Według opisów badania GPT-5.5 bez systemu DxO osiągał trafność na poziomie około 72 proc., a po połączeniu z nim — niemal 87 proc. Wyniki te pochodziły z odrębnego testu i nie stanowiły głównego rezultatu badania. System oceniano na podstawie archiwalnych, tekstowych opisów przypadków, a nie podczas leczenia pacjentów.
Porównanie dotyczyło wieloagentowego systemu AI oraz lekarzy ogólnych, internistów lub lekarzy podstawowej opieki zdrowotnej pracujących indywidualnie. Nie obejmowało specjalistów ani zespołów klinicznych. Badanie nie wykazało wpływu systemu na bezpieczeństwo pacjentów, wyniki leczenia ani przeżywalność. Jego autorzy byli pracownikami Microsoftu, a firma finansowała projekt. Autorzy posiadali także akcje przedsiębiorstwa.
Microsoft planuje kolejne badanie w Beth Israel Deaconess Medical Center. MAI-DxO ma tam być oceniany jako narzędzie wspierające lekarzy podczas bieżącej opieki, między innymi na oddziale ratunkowym. Wyników tego badania jeszcze nie opublikowano.
Najczęstsze pytania
Czym jest MAI-DxO?▼
Jak MAI-DxO dochodzi do diagnozy?▼
Jakie wyniki osiągnął system w badaniu?▼
Czy badanie dowiodło, że MAI-DxO jest bezpieczny dla pacjentów?▼
Czy MAI-DxO był porównywany ze specjalistami?▼
Słownik pojęć
- MAI-DxO
- System Microsoft AI koordynujący pracę wielu agentów sztucznej inteligencji podczas analizy przypadku medycznego.
- Diagnostic Orchestrator
- Warstwa orkiestracji, która organizuje kolejność pytań, badań i aktualizacji hipotez diagnostycznych.
- Diagnoza różnicowa
- Lista możliwych rozpoznań tworzona i zawężana na podstawie objawów, wywiadu oraz wyników badań.
- MIMIC-IV-ED
- Baza danych obejmująca informacje o przypadkach z oddziałów ratunkowych, wykorzystana w części badania.
- SDBench
- Zestaw przypadków służący do oceny systemów diagnostycznych, obejmujący między innymi złożone przypadki z „New England Journal of Medicine”.
Wyniki analizy przypadków medycznych
| Grupa przypadków | MAI-DxO | Lekarze z materiałami referencyjnymi | Lekarze bez materiałów referencyjnych |
|---|---|---|---|
| Złożone przypadki kliniczno-patologiczne z NEJM | 83,2 proc. | 36,1 proc. | około 22–22,3 proc. |
| Przypadki z oddziałów ratunkowych MIMIC-IV-ED | 80,3 proc. | 46,8 proc. | brak danych w artykule |
MAI-DxO a lekarze w analizie złożonych przypadków
MAI-DxO
Lekarze z materiałami referencyjnymi
Lekarze bez materiałów referencyjnych
Jak działa MAI-DxO?
Opracowano na podstawie opisu badania Microsoft AI oraz materiałów źródłowych; system testowano na archiwalnych opisach przypadków, nie podczas leczenia pacjentów.
Oferty pracy w tej specjalizacji

Zbigniew Jakubas o robotach, AI i zdrowiu
Ocena działania dużego modelu językowego w zadaniach rozumowania klinicznego lekarza
Science (New York, N.Y.)


