微軟研發循序診斷AI工具　複雜病例準確率超越一般醫師

Reuters 路透社報導

現有的醫療AI模型通常採取「一次性」分析方式，直接檢視病患的所有症狀、檢驗數據與影像報告來做出診斷。然而，微軟（Microsoft）研究團隊打造的新模型採用了一套「協調器」（orchestrator），能模擬臨床專家小組合作診斷的模式，逐步釐清問題。

這套系統在運作時，會先決定該向病患詢問哪些病史，以及身體檢查有哪些重要指標；接著根據獲得的資訊，判斷該安排何種檢查並評估結果，再視情況決定是否需要進一步檢驗。在整個過程中，AI會不斷更新假說與診療計畫。

在面對300多起極為罕見且複雜的醫療疑難雜症測試中，配備協調器的AI模型在進行病患檢查與確診的準確度上，比查閱教科書與網路的一般醫師高出兩倍以上。該工具在分析急診入院資料庫的情境時，表現同樣超越人類醫師，且由協調器規劃的診斷流程成本也更低。

微軟AI健康部門副總裁Dominic King表示，傳統評估常使用選擇題，AI雖然能拿滿分，但現實世界中「沒有病患會帶著整理好的摘要來看診」。微軟AI健康主管Harsha Nori指出，研究不僅評估準確度，也衡量系統診斷流程的周延性。研究團隊下一步將與波士頓貝斯以色列女執事醫療中心（Beth Israel Deaconess Medical Center）合作，測試該工具在急診候診室進行檢傷分類的能力。