Prema studiji, model utvrđuje koja pitanja treba postaviti pacijentu, kao i koje preglede i testove treba sprovesti. U tome mu pomaže sistem za koordinaciju, koji organizuje način na koji vještačka inteligencija pristupa problemu, koristeći simulirani tim kliničkih stručnjaka koji sarađuju u rješavanju dijagnostičkih slučajeva.

Postojeći modeli vještačke inteligencije za medicinsku primjenu uglavnom analiziraju sve simptome pacijenta, laboratorijske rezultate i snimke istovremeno, a zatim daju dijagnozu.

Kada sistem za koordinaciju usmjerava proces postavljanja dijagnoze, model najprije odlučuje koja pitanja treba postaviti o istoriji bolesti pacijenta i koji su nalazi fizičkog pregleda značajni.

Na osnovu dobijenih informacija određuje koje testove treba uraditi, razmatra rezultate i, po potrebi, nalaže dodatna ispitivanja.

Tokom cijelog procesa vještačka inteligencija ažurira radne pretpostavke i planove, naveli su rukovodioci istraživanja.

Kada je od ovog AI alata zatraženo da dijagnostikuje više od 300 veoma neuobičajenih i složenih medicinskih slučajeva, model koji koristi ovaj sistem za koordinaciju dijagnostike bio je više nego dvostruko precizniji u procjeni stanja pacijenata i utvrđivanju dijagnoze od ljekara opšte prakse koji su koristili udžbenike i internet.

Alat je nadmašio ljekare i u scenarijima zasnovanim na podacima iz velike baze prijema pacijenata u urgentne centre.

Istraživači su naveli da se procjene starijih sistema ove vrste obično zasnivaju na pitanjima sa ponuđenim odgovorima, u kojima se njihovi rezultati porede sa rezultatima ljekara.

“Vještačka inteligencija je postala veoma dobra u postizanju stopostotne uspješnosti na takvim testovima. Ali, naravno, to nije stvarni svijet. Nijedan pacijent nikada nije došao kod mene sa lijepo sažetom medicinskom istorijom”, rekao je dr Dominik King, korporativni potpredsjednik zdravstvenog odjeljenja kompanije Majkrosoft AI, čiji tim razvija novu tehnologiju.

Istraživači su takođe utvrdili da je dijagnostički proces jeftiniji kada sistem za koordinaciju planira preglede i analize nego kada to rade ljekari.

“Ne mjerimo samo preciznost sistema. Mjerimo i koliko promišljeno i pažljivo pristupa dijagnostičkom postupku”, rekao je Harša Nori, rukovodilac odjeljenja za vještačku inteligenciju u zdravstvenom sektoru kompanije Majkrosoft AI.

U okviru saradnje sa medicinskim centrom “Bet Izrael Dikonis” u Bostonu, istraživači će u narednoj fazi ispitati sposobnost ovog alata da procjenjuje hitnost stanja pacijenata koji čekaju na pregled u urgentnim centrima.