أعلنت شركة ​مايكروسوفت​ إنجازاً غير مسبوق في مجال ​الرعاية الصحية​ المدعومة ب​الذكاء الاصطناعي​، حيث تمكن نظامها التشخيصي الجديد ​MAI​-​DxO​ (Microsoft AI Diagnostic Orchestrator) من تحقيق معدل تشخيص دقيق بنسبة 85% في حالات معقدة. ويفوق ذلك المعدل أداء الأطباء البشريين بأكثر من أربعة أضعاف، ما يشير إلى قفزة نوعية في استخدام الذكاء الاصطناعي في ​التشخيص الطبي​، بحسب ما نشرته مجلة نيو إنغلاند الطبية.

ولفتت المجلة الى ان الحالات التي تم اختبار النظام عليها تُعد من أكثر الحالات الطبية صعوبة وتعقيداً، وغالباً ما تتطلب تدخل عدة تخصصات طبية.

لكن MAI-DxO استطاع تحليل الأعراض، اقتراح الفحوص المناسبة، وتقديم تشخيص نهائي بدقة فائقة.

سجّل الأطباء البشريون المشاركون في الدراسة متوسط دقة لم يتجاوز 20% فقط، مقارنة بنسبة تشخيص صحيحة وصلت لـ 85% للذكاء الاصطناعي، ما يعزز مكانته في بيئات الرعاية الصحية التخصصية.

فريق أطباء افتراضي داخل نموذج ذكاء اصطناعي واحد

وأشارت مايكروسوفت إلى أن معظم الاختبارات التقليدية مثل USMLE لم تعد تعكس فعلياً القدرات التشخيصية الحقيقية للأنظمة الذكية، حيث إن نماذج اللغة العملاقة يمكن أن تحفظ الإجابات بدلاً من فهمها.

لذلك، طوّرت الشركة اختباراً جديداً باسم Sequential Diagnosis Benchmark (SD Bench)، يعتمد على محاكاة أسلوب التفكير الطبي الواقعي الذي يبدأ من الأعراض ويتطور تدريجياً عبر الأسئلة والفحوص المناسبة.

ويعمل MAI-DxO بطريقة فريدة من نوعها، إذ يُحوّل أي نموذج لغوي (مثل GPT أو Claude أو Gemini) إلى فريق افتراضي من الأطباء يتعاونون عبر أساليب تفكير متنوعة لفحص الحالات الطبية. ولا يقدم النظام النتائج فقط، بل يعرض أيضاً المنطق وراء كل تشخيص، ويقيّم كلفة كل فحص أو إجراء طبي مقترح، ما يجعله شبيهاً بآلية تفكير الأطباء الحقيقيين.

وأظهرت نتائج الاختبار أن MAI-DxO رفع أداء كل نموذج تم اختباره، وكان أداؤه الأقوى عند دمجه مع نموذج OpenAI o3. وإلى جانب الدقة العالية، أظهر النظام قدرة على خفض التكاليف من خلال اختيار الفحوص الضرورية فقط، وتجنب الإجراءات الزائدة التي قد تستهلك الوقت والمال وتزيد من انزعاج المريض.

كما يتمتع MAI-DxO بإمكانية الضبط حسب ميزانية المستخدم أو المؤسسة، ما يسمح بتكييف آلية التشخيص ضمن حدود مالية محددة.

ورغم هذا التفوق الواضح، أكدت مايكروسوفت أن MAI-DxO ليس بديلاً للطبيب البشري، على الأقل في الوقت الحالي.

وقد أظهر النظام قدرات واسعة قد تفوق التفكير السريري الفردي للطبيب، خصوصاً في الحالات النادرة أو المعقدة التي تتطلب تحليل بيانات متشعبة وسريعة. والهدف منه هو أن يكون الذكاء الاصطناعي أداةً داعمة للأطباء، تسهم في تقليل الأخطاء، وتحسين جودة الرعاية الطبية، وتسريع عملية اتخاذ القرار.