A Microsoft új mesterségesintelligencia-rendszere több mint kétszer olyan pontosan azonosított összetett betegségeket, mint a vizsgálatban részt vevő általános orvosok. A Science tudományos folyóiratban megjelent kutatás szerint a technológia 83,2 százalékos diagnosztikai pontosságot ért el, miközben az orvosok 36,1 százalékban jutottak helyes következtetésre. Az eredmény figyelemre méltó, de a kutatók hangsúlyozzák: ez még nem jelenti azt, hogy a mesterséges intelligencia képes lenne helyettesíteni az orvosokat.
A 2026. október 22-én publikált tanulmány egy újabb fontos állomást jelenthet a mesterséges intelligencia egészségügyi alkalmazásában. A Microsoft kutatói olyan rendszert fejlesztettek, amely nem egyszerűen megvizsgálja a beteg tüneteit, és azonnal felállít egy diagnózist. Ehelyett lépésről lépésre halad, kérdéseket tesz fel, vizsgálatokat választ ki, értékeli az eredményeket, és szükség esetén módosítja a korábbi feltételezéseit.
A MAI Diagnostic Orchestrator, röviden MAI-DxO nevű rendszer működése egy orvosi konzíliumhoz hasonlít. Több mesterségesintelligencia-alapú szereplő dolgozik együtt, amelyek különböző lehetséges diagnózisokat mérlegelnek, megvitatják a rendelkezésre álló bizonyítékokat, és fokozatosan közelítenek a legvalószínűbb magyarázathoz.
A kutatás eredményeiről a Reuters hírügynökség és a The Next Web technológiai portál is beszámolt.
83 százalékos pontosságot ért el a mesterséges intelligencia
A kutatók először 304 különösen összetett orvosi esetet vizsgáltak meg, amelyeket a rangos The New England Journal of Medicine folyóirat korábban publikált.
Ezek nem hétköznapi, egyszerű betegségek voltak. A vizsgált esetek olyan diagnosztikai kihívásokat jelentettek, amelyek több lehetséges kórkép mérlegelését, különböző vizsgálatok értelmezését és alapos klinikai gondolkodást igényeltek.
A MAI-DxO az OpenAI GPT-5 modelljére épülő változatban az esetek 83,2 százalékában találta el a helyes diagnózist. A vizsgálatban részt vevő általános orvosok, akik tankönyveket és internetes forrásokat is használhattak, 36,1 százalékos eredményt értek el.
A különbség több mint kétszeres volt a mesterséges intelligencia javára.
A kutatók egy második tesztet is elvégeztek, amelyben 325 sürgősségi osztályos betegfelvételből származó esetet elemeztek. Ezek jobban közelítették a mindennapi sürgősségi ellátásban előforduló helyzeteket.
Ebben az összehasonlításban a mesterséges intelligencia 80,3 százalékos pontosságot ért el, míg az orvosok 46,8 százalékban azonosították helyesen a betegséget.
Az eredmények azt mutatják, hogy a mesterséges intelligencia megfelelően kialakított rendszerben különösen hatékony lehet az összetett orvosi információk feldolgozásában.
Úgy gondolkodik, mintha több orvos dolgozna együtt
A Microsoft rendszere nem egyetlen mesterségesintelligencia-modellt kér meg arra, hogy az összes rendelkezésre álló információ alapján válaszoljon.
A MAI-DxO egy összehangolt folyamatot irányít, amelyben különböző virtuális szakértői szerepek vesznek részt. Az egyik lehetséges betegségeket vet fel, a másik a szükséges vizsgálatokat mérlegeli, egy további pedig megkérdőjelezheti a korábban született következtetéseket.
A rendszer új információk birtokában újraértékeli a helyzetet. Így a diagnózis nem egyetlen döntés eredménye, hanem több egymást követő lépés során alakul ki.
Dominic King, a Microsoft AI egészségügyi részlegének alelnöke a Reutersnek arról beszélt, hogy az orvosi mesterséges intelligenciát sokáig elsősorban feleletválasztós tesztekkel értékelték.
„A mesterséges intelligencia nagyon jó lett abban, hogy ezeken 100 százalékos eredményt érjen el” – fogalmazott, majd hozzátette: „Egyetlen beteg sem érkezett még hozzám egy szépen összefoglalt esettel.”
A valódi orvosi munkában ugyanis ritkán áll rendelkezésre minden információ már az első pillanatban. Az orvosnak kérdeznie kell, mérlegelnie a tünetek jelentőségét, eldöntenie, mely vizsgálatok szükségesek, majd értelmeznie az új eredményeket.
Harsha Nori, a Microsoft AI Health vezetője szerint a kutatásban éppen ezért nemcsak a diagnózis helyességét vizsgálták, hanem azt is, hogy a rendszer milyen hatékonyan választotta ki a szükséges vizsgálatokat.
„Nem csupán a rendszerek pontosságát mérjük” – hangsúlyozta.
A mesterséges intelligencia olcsóbb vizsgálatokkal is pontos eredményt érhet el
A kutatás másik fontos megállapítása, hogy a MAI-DxO bizonyos beállítások mellett kevesebb vagy alacsonyabb költségű vizsgálatot választott a diagnózis felállításához.
Ez azért jelentős, mert az egészségügyi ellátásban a szükségtelen vizsgálatok nemcsak többletkiadást okozhatnak, hanem a betegek számára is megterhelőek lehetnek.
A Microsoft közlése szerint az összetett eseteket vizsgáló egyik, költséghatékonyságra optimalizált változat körülbelül 81 százalékos diagnosztikai pontosságot ért el, miközben a számított vizsgálati költségek kevesebb mint felét tették ki bizonyos összehasonlított rendszerek költségeinek.
A megtakarítások egyelőre becslések. A kutatók korábbi esetek és szabványosított amerikai egészségügyi árak alapján számoltak, nem valódi kórházi számlákból vagy tényleges betegellátás során keletkezett költségekből.
A módszer így ígéretes lehet az egészségügyi erőforrások hatékonyabb felhasználására, de azt még nem bizonyították, hogy a rendszer valódi kórházi körülmények között is ugyanilyen megtakarítást eredményezne.
Miért nem jelenti ez azt, hogy a mesterséges intelligencia jobb minden orvosnál?
A kutatás egyik legfontosabb korlátja, hogy a mesterséges intelligenciát nem szakorvosokból álló csapatokkal, hanem egyénileg dolgozó általános orvosokkal hasonlították össze.
A nehéz esetek egy részét a gyakorlatban több szakterület képviselői közösen vizsgálják. A tanulmányból ezért nem lehet arra következtetni, hogy a rendszer a tapasztalt szakorvosokat vagy a multidiszciplináris orvoscsoportokat is felülmúlná.
A vizsgálatok ráadásul szöveges esetleírásokra épültek. A résztvevők nem találkoztak valódi betegekkel, és nem végeztek fizikális vizsgálatot. Az értékelés nem tartalmazta a képalkotó felvételek vagy szövettani minták közvetlen elemzését sem.
A mindennapi orvosi ellátás ennél jóval összetettebb. A betegek nem mindig tudják pontosan megfogalmazni a panaszaikat, egyes tüneteket elfelejthetnek megemlíteni, és a diagnózis felállítását váratlan körülmények is nehezíthetik.
A tanulmány kizárólag a diagnosztikai teljesítményt értékelte. Nem vizsgálta, hogy a rendszer által javasolt kezelések mennyire lennének megfelelőek, mennyire biztonságos a betegek számára, vagy javítaná-e a gyógyulási eredményeket.
A kutatás szerzői valamennyien a Microsoft alkalmazottai, és pénzügyi érdekeltséggel rendelkeznek a vállalatban. Az eredmények a Science folyóirat szakmai bírálati folyamatán átestek, de a széles körű, független klinikai megerősítés még hátravan.
Egy amerikai kórházban folytatódhatnak a vizsgálatok
A Microsoft következő célja, hogy a rendszert valódi egészségügyi környezetben is értékelje.
A vállalat a bostoni Beth Israel Deaconess Medical Centerrel tervez együttműködést annak megvizsgálására, hogy a MAI-DxO mennyire segítheti a sürgősségi osztályokon várakozó betegek állapotfelmérését és a diagnosztikai döntések előkészítését.
A tervezett kutatás során a rendszer teljesítményét valódi betegellátási helyzetekhez kapcsolódóan hasonlíthatják össze az orvosok önálló értékeléseivel.
A MAI-DxO jelenleg nem általánosan használható, klinikai diagnosztikai szolgáltatásként működik, és a mostani tanulmány sem jogosítja fel arra, hogy önállóan helyettesítse az egészségügyi szakembereket.
A Microsoft hosszabb távon olyan mesterségesintelligencia-rendszereket szeretne fejleszteni, amelyek támogatják az orvosokat a nehéz diagnózisok felállításában, a megfelelő vizsgálatok kiválasztásában és az összetett egészségügyi információk értelmezésében.
