微軟開發新AI診斷系統 準確率較醫生高一倍
微軟研究人員開發出一種新人工智能診斷工具，能像醫生般逐步診斷病人，在處理複雜醫療案例時，準確率較一般醫生高一倍。該工具使用「協調器」模擬專家小組合作診斷，並能降低診斷成本。
微軟（Microsoft）研究人員在《科學》（Science）期刊發表研究，指一種能像醫生般逐步診斷病人的人工智能工具，在處理複雜醫療案例時，準確率較一般醫生高一倍。該模型能夠識別並協調應向病人提出的問題，以及應安排的檢查和化驗。
現有的醫療人工智能模型通常採用一次過的方法，同時分析病人的所有症狀、化驗結果和影像資料，然後得出診斷。但微軟的新模型採用「協調器」（orchestrator）來組織人工智能如何解決問題，模擬一個由臨床專家組成的小組協作診斷。
在協調器統籌下，人工智能模型會先決定應詢問病人哪些病歷資料，以及物理檢查中的重點。根據所得資訊，它會決定應安排哪些化驗，然後考慮結果，並在必要時安排進一步測試。研究人員表示，模型在此過程中會不斷更新其假設和計劃。
研究團隊要求模型診斷超過三百個極不尋常和複雜的醫療案例，結果顯示，採用診斷協調器的模型在診斷病人和確定診斷方面的準確率，較使用教科書和互聯網的一般醫生高一倍。該工具在處理來自大型急診室入院數據庫的場景時，表現亦優於人類醫生。
微軟人工智能健康部門企業副總裁金醫生（Dr. Dominic King）指出，人工智能在回答多項選擇題方面已可達百分百過關率，但現實世界並非如此，病人不會提供整潔的摘要。研究人員亦發現，由協調器設計診斷流程的成本，較人類醫生進行診斷時更低。
微軟人工智能健康部門主管諾里（Harsha Nori）表示，他們不僅衡量系統的準確性，亦衡量系統在進行診斷時的審慎和仔細程度。微軟正與波士頓的貝斯以色列女執事醫療中心（Beth Israel Deaconess Medical Center）合作，下一步將測試該工具在急診室等候區分流病人的能力。
