能夠理解因果關(guān)系的AI醫(yī)生來(lái)了,實(shí)現(xiàn)比醫(yī)生更精準(zhǔn)的診斷
對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果使人振奮
在這項(xiàng)試驗(yàn)中,一個(gè)超過(guò) 20 個(gè)人的巴比倫全球醫(yī)生團(tuán)隊(duì)共創(chuàng)建了 1671 個(gè)真實(shí)的醫(yī)療救助病例,這些病例包括 350 多種疾病的典型和非典型癥狀。每個(gè)病例都是由一位醫(yī)生撰寫(xiě),然后由其他多位醫(yī)生進(jìn)行驗(yàn)證,以確保它可以代表一個(gè)真實(shí)的診斷病例。
另一組 44 名巴比倫全科醫(yī)生分別被分配了至少 50 個(gè)書(shū)面病例進(jìn)行評(píng)估。醫(yī)生列出了他們認(rèn)為最有可能的疾。看卧\斷平均返回 2.58 種潛在疾病)。治療的準(zhǔn)確性是由他們?cè)谠\斷中根據(jù)真實(shí)疾病的比例來(lái)衡量的。
然后,人工智能系統(tǒng)也進(jìn)行了相同的測(cè)試,并使用了一種基于相關(guān)性的舊算法(專(zhuān)門(mén)為此研究創(chuàng)建,而不是從最新的產(chǎn)品中獲得)和較新的因果算法。對(duì)于每項(xiàng)測(cè)試,人工智能只能報(bào)告與醫(yī)生相同數(shù)量的答案。
測(cè)試結(jié)果顯示,醫(yī)生的平均分?jǐn)?shù)為 71.40%(±3.01%);較舊的相關(guān)算法執(zhí)行的效果與普通醫(yī)生相同,達(dá)到 72.52%(±2.97%);而新的因果算法得分為 77.26%(±2.79%),得分高于 32 位醫(yī)生、與 1 位醫(yī)生分?jǐn)?shù)相同、僅比 11 位醫(yī)生的得分低。
而且,當(dāng)涉及非霍奇金淋巴瘤等罕見(jiàn)疾病的時(shí)候,新的人工智能系統(tǒng)準(zhǔn)確率仍勝過(guò)醫(yī)生。對(duì)于這些情況,它比舊的人工智能系統(tǒng)大約準(zhǔn)確率高 30%。
對(duì)于這種情況,巴比倫公司科學(xué)家、研究論文主要作者 Jonathan Richens 博士介紹說(shuō):“我們采用了一種具有強(qiáng)大算法的人工智能系統(tǒng),賦予它想象不同現(xiàn)實(shí)的能力,并考慮如果是另一種疾病會(huì)不會(huì)出現(xiàn)這種癥狀。在這些書(shū)面病例測(cè)試中,人工智能系統(tǒng)可以準(zhǔn)確檢測(cè)患者產(chǎn)生疾病的潛在原因,并獲得比 70% 醫(yī)生都高的評(píng)分!
巴比倫首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人 Ali Parsa 博士表示:“目前,世界上一半的人幾乎都無(wú)法獲得醫(yī)療保健服務(wù),因此,我們需要做得更好。而人工智能系統(tǒng)在測(cè)試案例中得到的結(jié)果令人振奮。”
他繼續(xù)補(bǔ)充道:“這不應(yīng)被當(dāng)作機(jī)器取代醫(yī)生而聳人聽(tīng)聞,因?yàn)檎嬲奈枞诵牡氖,我們終于得到了能夠提高現(xiàn)有醫(yī)療系統(tǒng)的覆蓋范圍和生產(chǎn)力的工具。人工智能系統(tǒng)將是一個(gè)重要的工具,幫助我們結(jié)束醫(yī)療保健資源分配不均的不公正現(xiàn)象,并使地球上的每個(gè)人都能更容易負(fù)擔(dān)得起!
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