Как ИИ превосходит специалистов в постановке диагнозов

За последние два года искусственный интеллект показал, что способен ставить медицинские диагнозы точнее, чем даже очень опытные врачи. Это не просто теория, а выводы сразу из нескольких независимых исследований. Учёные сопоставляли работу больших языковых моделей и обычных докторов на реальных клинических случаях, и результаты заставили по-новому посмотреть на место технологий в медицине.

Летом 2025 года Microsoft представила оркестратор MAI-DxO. Он работает вместе с моделью OpenAI o3 и по сути имитирует работу целой врачебной комиссии. В этой системе каждый «специалист» отвечает за свою задачу: один формулирует гипотезы, другой подбирает необходимые анализы, третий перепроверяет выводы. Систему протестировали на 304 сложных случаях из серии клинико-патологических конференций New England Journal of Medicine. Такие кейсы специально создают так, чтобы они были трудны даже для врачей с большим стажем.

Итог оказался впечатляющим. MAI-DxO показал точность 85,5 процента, тогда как опытные врачи-терапевты в среднем справились лишь с 20 процентами случаев. Разница получилась почти четырёхкратной. При этом искусственный интеллект ещё и экономил средства: в среднем на обследование уходило примерно на 20 процентов меньше денег. Если врач тратил около 2963 долларов на случай, то нейросеть укладывалась примерно в 2400 долларов при высокой точности. Даже базовая версия o3 без оркестратора показала 78,6 процента, что всё равно значительно выше человеческого результата.

Ещё один показательный пример — система AMIE от Google DeepMind. В 2025 году её проверили в формате симулированных консультаций. Нейросеть не просто анализировала текст, а вела полноценный диалог с пациентом, уточняла данные, интерпретировала снимки и результаты анализов. По оценке независимых специалистов, AMIE превзошла врачей общей практики по точности дифференциального диагноза. Кроме того, она показала более высокие результаты по большинству критериев — от качества вопросов до эмпатии и полноты рекомендаций. В мультимодальном режиме, когда к тексту добавлялись изображения, искусственный интеллект также оказался сильнее в интерпретации данных и планировании лечения.

Важно, что эти испытания проводились не в абстрактных условиях. Microsoft использовала реальные схемы диагностики с пошаговым запросом информации, а Google — сценарии, максимально похожие на обычный приём у врача. Оба проекта были опубликованы в открытом доступе и прошли независимую проверку. Речь при этом идёт о самых сложных и неоднозначных случаях, где человек-врач чаще всего ошибается или тратит слишком много времени и ресурсов.

Это означает, что более высокая точность в трудных ситуациях помогает снизить риск пропустить редкое или скрытое заболевание. А меньшие затраты на диагностику дают системе здравоохранения возможность проводить больше исследований. Искусственный интеллект не заменяет врача, но берёт на себя рутинную и самую сложную аналитическую работу. При этом сам врач может сосредоточиться на общении с пациентом, выборе терапии и контроле результата.

К 2026 году такие технологии уже начали влиять на медицинскую практику. У врачей появился инструмент, который в ряде задач работает точнее человека. Исследования продолжаются, но уже сейчас факты говорят сами за себя: в диагностике заболеваний искусственный интеллект сегодня показывает преимущество над человеком.

Ко всем новостям