Microsoft, yeni geliştirdiği Microsoft AI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO) adı verilen sistem ile dünya genelindeki en zorlu tıbbi vakaları başarıyla teşhis ettiğini duyurdu.
Yapay zekanın tıp alanındaki etkisi her geçen gün artarken, Microsoft bu konuda önemli bir adım daha attı. Şirket, MAI-DxO ile karmaşık tıbbi sorunları ele alarak yüksek bir başarı oranı sağladı.
ZORLU VAKALARIN YÜZDE 85’İNİ DOĞRU TEŞHİS ETTİ
Pazartesi günü yayımlanan blog yazısında Microsoft, MAI-DxO’nun New England Journal of Medicine (NEJM) dergisinde incelenen 304 karmaşık tıbbi vakayı değerlendirdiğini ve bu vakaların yüzde 85’ini doğru bir şekilde teşhis ettiğini açıkladı. Bu oran, deneyimli doktorların ortalama yüzde 20’lik bir başarı oranının oldukça üzerinde bir sonuç sunuyor. NEJM vakaları genellikle birden fazla uzmanlık alanını içeren karmaşık durumlar olarak biliniyor.
TEŞHİS SÜRECİNİ DOKTOR GİBİ İLERLETİYOR
MAI-DxO’nun, hızlı yanıtlar vermekten çok gerçek bir doktor gibi “ardışık teşhis” yöntemiyle çalıştığı belirtiliyor. Sistem, hastanın belirtileri üzerinden giderek sorular oluşturuyor, gerekli testleri talep ediyor ve bu testlerin maliyetini hesaplıyor. Böylece yapay zeka, hangi testlerin gerçekten gerekli olduğunu belirleyerek hem maliyetleri düşürüyor hem de hastalar üzerindeki gereksiz rahatsızlığı azaltıyor. MAI-DxO, OpenAI’nin o3 modeli başta olmak üzere GPT, Llama, Claude, Gemini, Grok ve DeepSeek gibi en gelişmiş dil modelleri ile entegre bir şekilde çalışmalarını yürütüyor. Bu sistem, çeşitli modelleri bir araya getirerek sanal bir doktorlar kurulu gibi teşhis süreci sağlıyor. Test sonuçları, sistemin doktorlardan ve tek başına kullanılan modellerden daha iyi ve daha uygun maliyetli sonuçlar sunduğunu gösteriyor.
“DOKTORLARI DESTEKLEMEK İÇİN”
Microsoft, MAI-DxO’nun amacı olarak doktorların yerini almak değil, onları desteklemek olduğunu vurguluyor. Şirket, sistemin özellikle karmaşık vakalarda doktorlara yardımcı olabileceğini ve sağlık harcamalarının azaltılmasına katkı sunabileceğini ifade ediyor. Ancak bu sistemin günlük hastane pratiklerinde nasıl bir performans sergileyeceği henüz belirsizliğini koruyor.
