Microsoft AI の診断システム MAI-DxO に関する研究論文が Science に掲載された。同社が「医療スーパーインテリジェンス」と呼ぶものへの大きな一歩だ。
1. 難症例で 83% 対 36%。 研究では New England Journal of Medicine の複雑な症例 304 例を使用し、実際の診療フローをシミュレーションした：AI は試験問題に答えるだけでは不十分で、医師のように患者に問診し、検査を指示し、結果に応じて判断を修正しなければならなかった。複数の AI エージェントからなる「コンサルテーションパネル」は難症例の 83% を正しく診断。一方、参考資料を使い単独で回答した総合診療医・一般内科医の正解率は 36% にとどまった。救急症例では 80% 対 47% だった。
2. マルチエージェントの「コンサルテーションパネル」。 MAI-DxO の核は単一モデルが問題に答えることではなく、複数の AI エージェントがそれぞれコンサルタント医師として振る舞うことだ：診断仮説を立て、検査を選び、複数ラウンドで議論し、最終診断に収束する。Microsoft は OpenAI、Google、Anthropic、Meta、DeepSeek の各モデルでこのフレームワークを検証し、GPT-5 / GPT-5.5 で最良の結果を得た。評価ベンチマーク SDBench もオープンソース化され、業界全体が検証できる。
3. 限界も明確だ。 論文は、この種の難症例は通常は専門医や医師チームが担当するもので、比較対象には含まれていなかったと明記している。また、正解率向上の大部分はより強力な基盤モデルによるもので、オーケストレーションはその上に上乗せの改善をもたらしたとしている。Microsoft AI の CEO ムスタファ・スレイマン氏は、次のステップとして Mayo Clinic などのパートナーとの実際の臨床試験を挙げている。
出典：原文記事を読む
コメント