微软（Microsoft）创建了一款AI工具，它通过模拟医生检查患者的流程来分析病情。这款被称为“微软AI诊断编排器”（Microsoft AI Diagnostic Orchestrator）的工具在研究测试中表现出色，尤其是在难以诊断的复杂医疗场景中。
发表在《科学》（Science）期刊上的结果表明，该AI系统通过将医疗问题分解为更小的步骤，而不是试图在拥有全部可用信息后一次性完成诊断，现在可以做出更有效的诊断。这一进展可能为AI在医疗保健领域的应用带来新机会，但还需更多测试来确定该技术在临床环境中的有效性。
微软AI诊断编排器是如何工作的？
微软AI诊断编排器是一种结构化地调查患者病情的方法。它不是根据症状和检查结果列表直接决定诊断，而是先确定在做出诊断之前需要哪些信息。
首先，系统会识别与患者病史和症状相关的关键问题；随后分析从检查中获取的信息，并决定可能需要哪些检查来帮助排除多种可能的病因。
随着检查结果返回，AI系统会重新审视最初的假设，并判断是否需要进一步的研究或检查。这个过程一直持续到系统拥有足够信息做出最佳诊断。
因此，微软开发了一个“编排器”来协调多种基于AI的临床视角，系统可以通过模拟一组医学专家来处理病例。
与传统医疗AI系统不同，传统系统会先综合处理所有可用的临床数据，再基于这些数据做出诊断；而这种方法可以仅依据单项检查结果来逐步推进诊断，这是传统医疗AI系统做不到的。
AI系统在更复杂病例中表现更优
- 据微软介绍，研究人员用300多个具有异常症状和复杂诊断的棘手医疗场景测试了该工具。
- 研究显示，该系统在评估这些病例并确定潜在病因方面的准确率是参与对比的普通医生的两倍以上；参与对比的医生当时可使用医学书籍和互联网辅助诊断。
- 报告还指出，研究人员在急诊入院病例上也试用了该系统。在这些评估中，AI的表现同样优于人类医生。
- 这些结果之所以重要，是因为当医生面对复杂病情时，可能需要考虑多种理论，进行更多检查，甚至可能随着新证据的出现而改变诊断。
- 然而，这些结果并不能证明AI系统在所有医疗场景中都优于医生。
- 它也不一定能反映“现实世界”医疗服务中的实际情况：患者病史可能不完整，可能同时患有多种疾病，症状也可能随时间变化。
微软AI工具采用的方法
诊断疾病不仅仅是把症状与某种疾病进行匹配。医生必须决定问哪些问题，在检查中发现相关体征，并决定哪些检查是必要的。
微软系统正试图模拟这种决策过程。它可以根据新获得的信息调整诊断方式，而不是仅根据最初的信息做出诊断。
研究人员还对诊断成本进行了研究，发现AI编排器给出的诊断检查方案比人类医生给出的方案更具成本效益。
这意味着，AI或许能更充分地利用医疗机构的诊断工具。在医疗资源紧张的情况下，进行恰当的检查、避免不必要的检查可能尤其有价值。
微软研究人员还表示，目前大多数AI测试采用让AI模型回答医学选择题的方式，这并不能代表医生治疗真实患者的实际工作。
微软已宣布计划在急诊科进行测试
微软正计划与波士顿（Boston）的贝斯以色列女执事医疗中心（Beth Israel Deaconess Medical Center）合作，在真实医疗环境中测试这项技术。
这项拟议研究探讨了在急诊科使用该系统协助分诊的可能性。分诊包括评估患者病情以及患者对医疗救治的紧急需求。
如果该技术运行良好，它或许能帮助医疗团队安排患者评估，并识别出需要紧急关注的患者。不过，它在现实世界中支持这类决策的效果仍需得到验证。
这是一项仍在开发中的技术，研究结果并不能确凿证明它能够取代医学专家。
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