一種新的“超級智能”有望革新醫學：它如何工作以及為什麼創建對話

新的人工智能（AI）有望改變醫學。你 你有診斷為管弦樂隊O-dxo嗎Microsoft創建的系統 進行實驗室測試時能夠準確診斷80％。在相同條件下，這是人類醫生的四倍。

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該計劃由DeepMind的公司Mustafa Suleyman駕駛，今天的Microsoft AI董事總經理。憑藉幾乎無限的資源，一群精英，只有一年的發展，創造了某些人稱為“醫療監督”的東西。目標是雄心勃勃的：提高衛生系統的質量，最低的成本，最終最終減少了醫院的等待時間。

Suleyman解釋說，Mai-Dxo不是聊天機器人或傳統軟件。它是一種旨在重現人類臨床推理過程的系統，分為角色並與人工智能自動化。

該系統的體系結構由五個專業的AI因素組成，每個因素都在醫療過程中起作用：

開發診斷案例。

建議哪些研究在問。

分析結果。

建議治療。

協調整個系統，好像他是協調員或樂團主管一樣。

這種方法不僅可以分發項目，還允許代理人實時相互互動，討論，糾正並實現Microsoft作為鏈條鏈（討論鏈）受洗的過程。

最具創新性的是，該系統不僅響應，而且可以逐步解釋推理，這使其對醫生以及教育或研究環境有用。

超越人的表演
在微軟進行的第一個測試中，該系統在封閉環境中受到臨床電池的挑戰。沒有互聯網訪問或外部諮詢的人類醫生達到了20％的成功率。在相同情況下，MAI-DXO在超過80％的病例中是正確的。

此外，它在基本限制下做到了：它必須最大程度地降低成本，也就是說，它不能要求不必要的研究以改善其結果。該限制旨在模擬真正的衛生系統，其中資源是有限的，決策必須有效。

雖然這是一個實驗室實驗，而不是來自實際臨床環境，但結果開闢了一個不可避免的問題：

我們面臨醫學災難嗎？
在受控診斷中超過醫生是一個里程碑，但不是討論的結尾。道德，社會和監管討論現在開始開始：信任醫學AI可以接受哪種準確性？是否應該要求較低的錯誤保證金？環境如何影響？即使您的表現更中等，它也可以在醫生短缺的國家中使用嗎？如果AI錯了，誰承擔責任？

在所有情況下，錯誤的費用均不相同。小疾病的診斷不佳會導致不適，但在嚴重的形像中，可能是致命的。此錯誤邊緣的社會寬容將是決定性的。

蘇萊曼（Suleyman）在介紹AI時很清楚：Mai-Dxo並不試圖取代醫生，而是要看他們。成為一種臨床Plus，能夠改善決策，優化資源並擴大對健康覆蓋範圍低的地區的訪問。

但是他還承認，現在AI無法繁殖是一種醫學實踐，例如具有慢性臨床經驗，例如同理心，保留，溝通和危機。

例如，該系統可以幫助了解患者的擁有，但在他收到壞消息時不會握住他的手。

充當House博士的AI
蘇萊曼（Suleyman）將人工超級智能與House博士進行了比較，House博士（Hugh Laurie）在一系列同義詞中扮演的角色，以幫助了解這種新的AI代理系統如何工作。

他說：“如果我們稱這件事，我們可能會這樣做。”該報告不是異想天開的。與該系列一樣，系統面臨複雜的病例，評估症狀，類型和測試用例以檢測模式並在其他人失敗的情況下實現正確的診斷。

AI充當一個完整的醫療團隊，由五個不同的因素組成，這些因素討論，分析數據並以結構化，合作和解釋系統的形式結論。整個過程由協調員協調，以提供診斷透明的邏輯和錯誤。具體來說，Mai-Dxo像房屋大腦一樣工作。

醫學的未來以及使用人工智能諮詢健康的危險
Mai-Dxo的進步表明，醫學的未來將是一種算法。具有能夠診斷高精度，解釋您的推理和低度環境的系統的可能性為深度轉化以尋求健康的可能性。

但是還有。人工智能應該證明，它在真實的環境中也可以與真實的人一起可靠，負責和安全。

儘管人工智能在許多情況下可以提供成功的答案，並監控信息的收集和初始決策，但醫學遠遠超過冷數據和算法。很少有專家警告說，AI在健康問題上可能帶來的危險。

AI和醫學專家JoaquínFernándezSande說：“ IA模型沒有感官體驗，也就是說，他們可以模仿討論，但他們不生活在世界上或感知自己的多種身體，情感和背景。”他說：“他們無法聞到糖尿病患者的呼吸或感知到可以預測心髒病發作的寒冷出汗。藥物超越了口頭討論，需要醫生的化身感知。”

從這個意義上講，Favaloro基金會的心髒病專家兼執行董事奧斯卡·門迪斯（Oscar Mendiz）也強調了取代醫療標準以及醫生與患者之間的決定的重要性。他說：“在醫學上，我們經常面臨不確定性的情況。當時醫生的決定是決定性的。”

根據專家的說法，AI可以成為改善診斷，減少錯誤和數據解釋的絕佳工具，但無法替代人類的臨床危機，該危機研究了無法捕獲機器的許多因素和框架。

儘管AI具有巨大的潛力，但它不能取代健康專業人員在諮詢期間可以提供的直覺，同理心和感官體驗。

目前，MAI-DXO是一種實驗技術，在受控的實驗室條件下進行了測試，未在實際患者中進行測試或批准用於臨床使用。我們還必須記住，它不能取代醫生，也不准備這樣做，其臨床使用將需要嚴格的評估，外部驗證和清晰的監管框架。

但是，我在醫院度過諮詢的那一天可能比我們想像的要近。如果可以比醫生更好地診斷人工智能，那麼問題不再是問題。數據表明，它已經在某些條件下已經這樣做了。真正的問題是，當我們準備像與人類專業人士一樣信任它時。