Microsoft zegt met het AI-systeem MAI-DxO complexere medische diagnoses nauwkeuriger en tegen lagere kosten te kunnen stellen dan artsen. Dat blijkt volgens het technologiebedrijf uit onderzoek met 304 complexe medische casussen en patiëntgegevens van Amerikaanse spoedeisende-hulpafdelingen. De resultaten zijn gepubliceerd in het wetenschappelijke tijdschrift Science. Het systeem behaalde in de onderzochte casussen een hogere diagnostische nauwkeurigheid dan de artsen waarmee het werd vergeleken. Of die resultaten ook gelden in de dagelijkse ziekenhuispraktijk, moet nog blijken.
MAI-DxO, voluit Microsoft AI Diagnostic Orchestrator, is ontwikkeld om diagnostisch redeneren stapsgewijs te ondersteunen. Het systeem combineert meerdere AI-modellen die mogelijke diagnoses voorstellen, aanvullende informatie opvragen en elkaars conclusies kritisch beoordelen. Op basis van nieuwe bevindingen wordt de waarschijnlijkheid van diagnoses opnieuw gewogen. Daarbij houdt het systeem ook rekening met de geschatte kosten van diagnostische onderzoeken.
Aanzienlijker nauwkeurig
Volgens Microsoft behaalde MAI-DxO een diagnostische nauwkeurigheid van 83 procent bij 304 complexe casussen uit The New England Journal of Medicine (NEJM). Artsen kwamen in dezelfde evaluatie uit op 36 procent wanneer zij medische naslagbronnen mochten gebruiken en op 22 procent zonder die hulpmiddelen. Bij casussen uit de dataset MIMIC-IV-ED, gebaseerd op presentaties op Amerikaanse spoedeisende-hulpafdelingen, bedroeg de nauwkeurigheid volgens het bedrijf 80 procent, tegenover 47 procent bij artsen.
De resultaten zijn afkomstig uit de Sequential Diagnosis Benchmark (SDBench). Dat is een door Microsoft ontwikkelde benchmark die niet alleen de uiteindelijke diagnose beoordeelt, maar ook de informatie die een systeem opvraagt en de geschatte kosten van het diagnostische traject. Daarmee probeert Microsoft de klinische praktijk realistischer na te bootsen dan bij medische kennistoetsen, waarbij alle informatie vooraf beschikbaar is.
Kanttekening
Microssoft plaats nog wel een kanttekening bij de uitkomsten. Het gaat om evaluaties met geselecteerde casussen en niet om bewijs dat MAI-DxO in de dagelijkse zorg betere behandeluitkomsten oplevert. Ook zijn de gerapporteerde kosten gebaseerd op ramingen binnen de evaluatie. De cijfers tonen daarom niet zonder meer aan dat ziekenhuizen met het systeem daadwerkelijk goedkoper uit zijn.
He bedrijf stelt de benchmark en een selectie van de NEJM-casussen beschikbaar voor verder onderzoek. Daarmee kunnen andere onderzoekers de methode reproduceren en de prestaties van andere AI-systemen vergelijken.
Vervolgstappen
De prestaties van AI bij diagnostisch redeneren zijn volgens Microsoft een eerste stap naar bredere toepassingen in de gezondheidszorg. Het bedrijf wil de technologie verder ontwikkelen, onder meer in samenwerking met de Mayo Clinic. Daarnaast heeft Microsoft een samenwerking aangekondigd met Beth Israel Deaconess Medical Center in Boston om de mogelijkheden voor klinisch redeneren in verschillende ziekenhuisomgevingen te onderzoeken.
In een prospectieve studie willen de onderzoekers patiënten rechtstreeks met het systeem laten communiceren. De resultaten worden vergeleken met onafhankelijke beoordelingen door artsen. Daarmee moet duidelijker worden waar de technologie bruikbaar is, waar beperkingen liggen en hoe AI in bestaande zorgprocessen kan worden geïntegreerd.
De bredere ambitie van Microsoft is om AI niet alleen in te zetten voor diagnostiek, maar ook voor andere onderdelen van het zorgproces, zoals het interpreteren van medische gegevens en het ondersteunen van behandelbeslissingen. Vooralsnog moet onderzoek in de klinische praktijk uitwijzen in hoeverre deze mogelijkheden bijdragen aan betere en doelmatiger zorg.
Eerdere tests
De huidige resultaten bouwen voort op eerdere tests met MAI-DxO. Daar schreven wij vorig jaar al over, toen Microsoft meldde dat de AI-tool in een test met complexe medische casussen aanzienlijk nauwkeuriger diagnoses stelde dan de deelnemende artsen. Ook toen werd benadrukt dat de resultaten uit een gecontroleerde onderzoeksomgeving kwamen en dat klinische validatie nodig is voordat de technologie breed in de zorg kan worden ingezet.
Voeg ICT&health toe aan Google
Toon meer content van ICT&health in Google Zoeken.
