Microsoft เปิดตัว AI วินิจฉัยโรค อ้างแม่นยำกว่าหมอ 4 เท่า

AI ตัวนี้ถือเป็นผลงานแรกที่มาจากหน่วยงาน AI ด้านสุขภาพของ Microsoft ที่ก่อตั้งเมื่อปีที่แล้วโดย Mustafa Suleyman อดีตผู้ร่วมก่อตั้ง DeepMind

เครื่องมือนี้มีชื่อว่า “Microsoft AI Diagnostic Orchestrator” ถูกออกแบบมาให้ช่วยวินิจฉัยโรคต่างๆ ได้เร็วขึ้น แม่นยำขึ้น และช่วยลดภาระของบุคลากรทางการแพทย์ ระบบของ Microsoft ใช้แนวคิดที่เรียกว่า “orchestrator” คือการออกแบบระบบ AI ที่ทำหน้าที่ประสานงาน หรือควบคุมการทำงานร่วมกันของ AI หลายตัว ซึ่งในเครื่องมือนี้จะสร้างทีม AI จำลองขึ้นมา 5 ตัว ทำหน้าที่เหมือนคณะแพทย์ที่ทำงานร่วมกันวินิจฉัยโรค ซึ่ง AI แต่ละตัวจะมีหน้าที่ต่างกัน เช่น AI ตัวแรกตั้งสมมติฐาน AI ตัวที่สองทำการตรวจ และ AI อีกตัวเสนอแนวทางการรักษา จากนั้น AI ทั้งหมดจะมาคุยกันเพื่อหาข้อสรุปและแนวทางการรักษา

ทีมวิจัยได้นำเคสทางการแพทย์จำนวน 304 เคสมาทดสอบว่า AI สามารถวินิจฉัยโรคได้ถูกต้องหรือไม่ พร้อมทั้งต้องอธิบายเหตุผลของแต่ละขั้นตอน โดยใช้เทคนิคที่เรียกว่า “chain of debate” ซึ่งเป็นวิธีที่ให้ AI ถกเถียงและอธิบายเหตุผลแบบเป็นขั้นเป็นตอน ผลลัพธ์ที่ได้คือ MAI-DxO สามารถวินิจฉัยได้ถูกต้องถึง 85.5% ขณะแพทย์ที่เข้าร่วมการทดสอบสามารถวินิจฉัยได้ถูกต้องเพียง 20% (ซึ่งในกรณีนี้แพทย์อยู่ในเงื่อนไขที่ห้ามเปิดหนังสือและปรึกษาเพื่อนร่วมงาน)

ระบบนี้นำโมเดลภาษา LLM จากหลายค่ายมาใช้ เช่น OpenAI, Google, Meta, xAI, Anthropic และ DeepSeek มาร่วมประมวลผล โดยพบว่า OpenAI รุ่น o3 ให้ผลลัพธ์ดีที่สุด Mustafa Suleyman กล่าวว่าแม้ OpenAI จะทำผลงานได้ดี แต่ Microsoft ยังเปิดรับโมเดลจากหลายค่ายและมองว่าจุดเด่นจริง ๆ ของระบบนี้คือการ “ประสานงานของ AI หลายตัว” มากกว่าการใช้โมเดลใดโมเดลหนึ่ง

เตรียมใช้จริงใน Copilot และ Bing Search

Microsoft เตรียมนำเทคโนโลยีนี้ไปใช้จริงใน Copilot และ Bing Search ที่มีการค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับสุขภาพมากกว่า 50 ล้านครั้งต่อวัน Dominic King อดีตหัวหน้าฝ่าย DeepMind Health ซึ่งปัจจุบันย้ายมาทำงานกับ Microsoft ระบุว่าระบบนี้ “ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดเท่าที่เคยมีมา” และบอกว่าเครื่องมือนี้อาจกลายเป็นช่องทางแรก ๆ ที่คนไข้หรือแพทย์จะเข้าถึงระบบสาธารณสุขได้แทนที่ต้องไปโรงพยาบาลโดยตรง นอกจากนี้ ระบบ AI ยังได้รับการตั้งค่าให้คำนึงถึงต้นทุน ทำให้สามารถลดจำนวนการตรวจที่ไม่จำเป็นลงได้ โดยยังคงให้ผลลัพธ์การวินิจฉัยที่ถูกต้อง ส่งผลให้สามารถประหยัดค่าใช้จ่ายในการรักษาได้อย่างมหาศาลในแต่ละกรณี และเครื่องมือนี้ยังเป็นเพียงการทดลอง ยังไม่พร้อมใช้งานในสถานพยาบาลจริง อย่างไรก็ตามนักวิจัยอย่าง Eric Topol จากสถาบัน Scripps Research มองว่านี่คือ “การศึกษาครั้งสำคัญ” ที่แสดงให้เห็นว่า AI สามารถช่วยลดต้นทุนในวงการแพทย์ได้

อ้างอิง: Financial Time