सार:
माइक्रोसॉफ्ट ने घोषणा की है कि उसकी कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिकित्सा निदान प्रणाली डायग्नोस्टिक ऑर्केस्ट्रेटर ने जटिल मामलों के परीक्षणों में मानव डॉक्टरों की तुलना में बेहतर परिणाम प्राप्त किए हैं। माइक्रोसॉफ्ट एआई के सीईओ मुस्तफा सुलेमान ने कहा कि कंपनी मेडिकल सुपरइंटेलिजेंस के लक्ष्य की ओर बढ़ रही है और भविष्यवाणी करती है कि अगले कुछ वर्षों में चिकित्सा क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों का प्रदर्शन ऐसे स्तर तक पहुंचने की उम्मीद है जो मानव विशेषज्ञों से अप्रभेद्य है।
शोध के नतीजे 22 अक्टूबर को अंतरराष्ट्रीय शैक्षणिक पत्रिका "साइंस" में प्रकाशित हुए थे। माइक्रोसॉफ्ट ने चिकित्सा मामलों और आपातकालीन विभाग डेटा की एक श्रृंखला के माध्यम से अपने स्व-विकसित एआई डायग्नोस्टिक सिस्टम की तुलना मानव डॉक्टरों के साथ की, और एसडीबेंच नामक एक मूल्यांकन बेंचमार्क स्थापित किया। पारंपरिक परीक्षणों से अलग, जिसमें केवल मेडिकल बहुविकल्पीय प्रश्न का उत्तर देने की आवश्यकता होती है, इस बेंचमार्क में प्रतिभागियों को धीरे-धीरे स्थिति का विश्लेषण करने, प्रश्न पूछने, परीक्षा वस्तुओं का चयन करने और अंततः एक निदान परिणाम देने की आवश्यकता होती है, जो एक चिकित्सक की निदान प्रक्रिया को और अधिक यथार्थवादी रूप से अनुकरण करने की कोशिश करता है।
डायग्नोस्टिक ऑर्केस्ट्रेटर का मुख्य विचार कई एआई एजेंटों को विभिन्न पेशेवर पृष्ठभूमि वाले डॉक्टरों से बनी एक परामर्श टीम का निर्माण करने के लिए एक साथ काम करने देना है। सिस्टम यह निर्धारित करेगा कि रोगी के लक्षणों और चिकित्सा इतिहास के आधार पर कौन से प्रश्न पूछने हैं और आगे कौन से परीक्षण करने हैं, और अंतिम निदान होने तक नई प्राप्त जानकारी के आधार पर अपने निर्णय को लगातार समायोजित करेगा। माइक्रोसॉफ्ट को जटिल चिकित्सा तर्क में एकल एआई मॉडल की सीमाओं को तोड़ने की उम्मीद है।
न्यू इंग्लैंड जर्नल ऑफ मेडिसिन में प्रकाशित सैकड़ों केस रिपोर्टों पर आधारित परीक्षणों में, सिस्टम की निदान सटीकता लगभग 83% थी। तुलनात्मक रूप से, जिन सामान्य चिकित्सकों के पास संदर्भ सामग्री तक पहुंच थी, वे लगभग 36% सटीक थे, और जिन डॉक्टरों के पास संदर्भ तक पहुंच नहीं थी, वे लगभग 22% सटीक थे। बोस्टन में बेथ इज़राइल डेकोनेस मेडिकल सेंटर के आपातकालीन रोगी डेटाबेस से मामलों के एक अन्य सेट में, एआई प्रणाली ने 80% की सटीकता हासिल की, जबकि तुलना में भाग लेने वाले मानव डॉक्टरों की औसत सटीकता दर लगभग 47% थी।
उच्च नैदानिक सटीकता के अलावा, माइक्रोसॉफ्ट ने यह भी कहा कि सिस्टम अक्सर परीक्षणों में कम अनुमानित लागत पर नैदानिक परिणाम देने में सक्षम था। एक कारण यह है कि सिस्टम बड़ी संख्या में निरीक्षण अंधाधुंध करने के बजाय मौजूदा जानकारी के आधार पर निरीक्षण वस्तुओं का चयन कर सकता है। हालाँकि, ये लागत परिणाम सभी अध्ययनों में समान अनुमान विधियों पर आधारित हैं और इसका मतलब यह नहीं है कि यह प्रणाली वास्तविक जीवन की स्वास्थ्य देखभाल सेटिंग्स में वास्तविक अस्पताल परिचालन खर्चों को सीधे कम करने में सिद्ध हुई है।
सिस्टम वर्तमान में OpenAI के GPT-5 द्वारा अंतर्निहित क्षमताएं प्रदान करता है, लेकिन Microsoft इस बात पर जोर देता है कि यह केवल मूल मॉडल ही नहीं है जो वास्तव में एक भूमिका निभाता है, बल्कि निदान प्रक्रिया को व्यवस्थित करने, कई एजेंटों के समन्वय और अनुमान परिणामों को सत्यापित करने के लिए जिम्मेदार ऑर्केस्ट्रेशन तंत्र भी है। अनुसंधान टीम ने कहा कि भले ही बुनियादी मॉडल को उन्नत किया जाना जारी रहे, बहु-एजेंट सहयोग अभी भी अतिरिक्त लाभ ला सकता है। सिस्टम शुरू में तब विकसित किया गया था जब GPT-4.1 अभी भी एक उन्नत मॉडल था, और बाद के परीक्षणों से यह भी पता चला कि मॉडल क्षमताओं में सुधार आवश्यक रूप से सहयोगी निदान वास्तुकला के मूल्य को कमजोर नहीं करता है।
हालाँकि, इन नतीजों को अभी भी सावधानी से देखने की ज़रूरत है। परीक्षण ने मुख्य रूप से पिछले मामलों और चयनित जटिल नैदानिक मामलों पर ध्यान केंद्रित किया है, और यह साबित करने में सक्षम नहीं है कि सिस्टम वास्तविक नैदानिक सेटिंग्स में समान प्रदर्शन प्राप्त कर सकता है। अनुसंधान को सामान्य और सामान्य लक्षणों के साथ-साथ वास्तविक जीवन की स्थितियों जैसे अधूरी जानकारी और बदलती परिस्थितियों के तहत इसके प्रदर्शन का मूल्यांकन करने की भी आवश्यकता है। माइक्रोसॉफ्ट ने यह भी स्वीकार किया कि सिस्टम को वास्तव में नैदानिक उपयोग में लाने के लिए, इसे कठोर नैदानिक सत्यापन से गुजरना होगा।
सुलेमान इस शोध को माइक्रोसॉफ्ट के लिए "मेडिकल सुपरइंटेलिजेंस" की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम के रूप में देखते हैं। माइक्रोसॉफ्ट जिसे मेडिकल सुपरइंटेलिजेंस कहता है, वह न केवल एआई को कुछ नैदानिक कार्यों में मानव डॉक्टरों से आगे निकलने की अनुमति देता है, बल्कि यह भी उम्मीद करता है कि भविष्य के एआई सिस्टम ऐसी क्षमताएं प्रदान कर सकते हैं जो चिकित्सा सेवाओं के कई प्रमुख पहलुओं में पारंपरिक चिकित्सा प्रणाली से आगे निकल सकें।
डोमिनिक किंग, जो माइक्रोसॉफ्ट के एआई मेडिकल व्यवसाय के प्रभारी हैं, ने कहा कि निदान कंपनी की चिकित्सा रणनीति का केवल एक हिस्सा है। माइक्रोसॉफ्ट को यह भी उम्मीद है कि एआई नैदानिक देखभाल के समन्वय, उपचार योजनाओं को विकसित करने और चिकित्सा सेवाओं में रोगी संचार और मानव संपर्क से जुड़े जटिल मुद्दों को संभालने में मदद कर सकता है। संबंधित शोध और कंपनी के लेख यह भी पता लगाते हैं कि एआई केवल लक्षणों के आधार पर बीमारियों की पहचान करने की तुलना में स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली में व्यापक कार्य कैसे कर सकता है।
Microsoft अस्पताल के वातावरण में परीक्षण करने के लिए बेथ इज़राइल डेकोनेस मेडिकल सेंटर के साथ काम करने की योजना बना रहा है ताकि यह देखा जा सके कि सिस्टम वास्तविक जीवन की चिकित्सा प्रक्रियाओं में कैसा प्रदर्शन करता है। किंग ने कहा कि आने वाले महीनों में काम शुरू हो सकता है, लेकिन माइक्रोसॉफ्ट ने अभी तक कोई निश्चित समयसीमा की घोषणा नहीं की है। जहां तक व्यावसायीकरण का सवाल है, कंपनी ने कोई विशिष्ट तारीख या उत्पाद लॉन्च योजना नहीं दी। चिकित्सा क्षेत्र में सख्त नियामक, अनुपालन और रोगी सुरक्षा आवश्यकताएं शामिल हैं, और सिस्टम को धीरे-धीरे अपने आवेदन के दायरे का विस्तार करने से पहले आवश्यक सत्यापन पूरा करना होगा।
सुलेमान का अनुमान है कि आने वाले वर्ष में बुद्धिमान प्रणालियों की कुछ प्रभावशाली व्यावहारिक तैनाती के मामले होंगे, और उनका मानना है कि एआई चिकित्सा सेवाएं प्रदान करने के तरीके में महत्वपूर्ण बदलाव लाएगा। हालांकि, उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता का मतलब यह नहीं है कि डॉक्टर चिकित्सा प्रणाली से गायब हो जाएंगे। एक डॉक्टर के काम में केवल निदान करना ही शामिल नहीं है, इसमें अस्पष्ट जानकारी को संसाधित करना, रोगियों और परिवारों के साथ विश्वास बनाना और विशिष्ट परिस्थितियों के आधार पर व्यापक निर्णय लेना भी शामिल है। माइक्रोसॉफ्ट को उम्मीद है कि एआई डॉक्टरों द्वारा दोहराए जाने वाले और थकाऊ कार्यों पर खर्च किए जाने वाले समय को कम कर सकता है, जिससे उन्हें रोगी देखभाल पर अधिक ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलेगी।
यदि Microsoft के शोध परिणामों को वास्तविक नैदानिक वातावरण में सत्यापित किया जा सकता है, तो मल्टी-एजेंट एआई डायग्नोस्टिक सिस्टम डॉक्टरों के लिए कठिन मामलों से निपटने के लिए एक महत्वपूर्ण सहायक उपकरण बन सकता है, और जटिल बीमारियों की पहचान दक्षता में सुधार करने का अवसर प्रदान कर सकता है। लेकिन प्रयोगशाला और पिछले मामले के परीक्षण से दैनिक चिकित्सा अभ्यास की ओर बढ़ने के लिए अभी भी नैदानिक सत्यापन, नियामक समीक्षा और दीर्घकालिक सुरक्षा मूल्यांकन की आवश्यकता होती है। इस स्तर पर, यह शोध एआई-समर्थित निदान की क्षमता को दर्शाता है, लेकिन यह निष्कर्ष नहीं निकाला जा सकता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता सार्वभौमिक रूप से डॉक्टरों की जगह ले सकती है।
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