W testach Microsoftu AI częściej poprawnie rozpoznawała choroby niż lekarze

Microsoft poinformował, że jego system sztucznej inteligencji rozpoznawał choroby trafniej niż lekarze uczestniczący w porównawczych testach. Wynik jest obiecujący, zwłaszcza w przypadku skomplikowanych diagnoz. Nie oznacza jednak, że AI lepiej poradzi sobie z pacjentem w prawdziwym gabinecie.

Zamiast zgadywać diagnozę, system zadaje pytania

22 października 2026 roku Microsoft opublikował wyniki badań narzędzia MAI-DxO. W odróżnieniu od prostych testów, w których sztuczna inteligencja dostaje cały opis przypadku i wybiera odpowiedź, ten system otrzymuje informacje stopniowo. Musi zdecydować, o co jeszcze zapytać i jakie badania mogą pomóc w rozpoznaniu choroby.

Tak wygląda część codziennej pracy lekarza. Pacjent opisuje dolegliwości, ale nie zawsze wiadomo od razu, co je wywołuje. Trzeba rozważyć kilka możliwości, czasem skierować go na dodatkowe badania, a potem ocenić wyniki.

Microsoft zastosował ten sposób sprawdzania umiejętności AI między innymi do 304 szczególnie trudnych przypadków opisanych wcześniej w „The New England Journal of Medicine”. System poprawnie wskazał rozpoznanie w 83 proc. przypadków. Lekarze biorący udział w porównaniu osiągnęli 36 proc., gdy mogli korzystać z podręczników i internetu, oraz 22 proc. bez tych pomocy.

W drugim zestawie, opartym na przypadkach przypominających zgłoszenia do amerykańskich oddziałów ratunkowych, wyniki wyniosły odpowiednio 80 proc. dla systemu i 47 proc. dla lekarzy. Są to rezultaty opisanej procedury badawczej, a nie średnia skuteczność wszystkich lekarzy.

Dlaczego wynik testu nie mówi wszystkiego?

Wynik 83 proc. brzmi imponująco, ale lekarz w przychodni zajmuje się nie tylko rozwiązaniem zagadki diagnostycznej. Musi zobaczyć pacjenta, uwzględnić jego historię chorób i przyjmowane leki, rozpoznać sytuacje nagłe, zaproponować leczenie oraz ocenić jego skutki.

Przypadki publikowane w czasopismach medycznych bywają celowo wybierane dlatego, że są nietypowe i szczególnie trudne. Nie można więc bezpośrednio porównywać wyników takiego testu z całym zakresem pracy lekarzy rodzinnych czy specjalistów.

Co więcej, test nie wykazał, że korzystanie z MAI-DxO poprawiło stan zdrowia prawdziwych pacjentów albo zmniejszyło liczbę błędów w szpitalach. To trzeba zbadać osobno.

Czy AI pozwoli ograniczyć liczbę badań?

Microsoft sprawdzał również, czy system potrafi trafnie dobierać badania, zamiast zlecać ich jak najwięcej. W jednej z konfiguracji narzędzie osiągało 81 proc. trafności przy szacowanych kosztach niższych niż połowa kosztów porównywanych rozwiązań.

To wynik symulacji. Nie można na tej podstawie obiecywać krótszych kolejek ani oszczędności w polskiej ochronie zdrowia. Rzeczywiste koszty zależą przecież od organizacji leczenia, dostępności specjalistów, sposobu finansowania badań i wielu innych czynników.

Firma zapowiedziała dalszą ocenę technologii w środowisku klinicznym, we współpracy z placówką medyczną w Bostonie. Dopiero takie badania pozwolą lepiej ocenić, gdzie system pomaga, a gdzie może się mylić.

Co z tego wynika dla pacjentów?

Najbardziej użyteczne może okazać się wykorzystanie AI jako dodatkowego narzędzia dla lekarza: do sprawdzenia możliwych rozpoznań, przypomnienia o rzadkiej chorobie czy zaplanowania dalszej diagnostyki. To możliwość, a nie potwierdzony dziś standard leczenia w Polsce.

Pozostają też trudne pytania: kto sprawdzi błędną sugestię systemu, jak zabezpieczyć dane medyczne i kto poniesie odpowiedzialność, jeśli pacjent otrzyma niewłaściwą pomoc?

Badania Microsoftu pokazują, że sztuczna inteligencja radzi sobie coraz lepiej ze skomplikowanymi zadaniami diagnostycznymi. Zanim jednak uznamy ją za lepszego lekarza, trzeba sprawdzić znacznie więcej niż wynik testu.

Źródła: Microsoft AI, Reuters