«`html

Искусственный интеллект превосходит врачей в диагностике и ведении пациентов

Система искусственного интеллекта под названием MIRA продемонстрировала способность управлять сложными медицинскими случаями с точностью, равной или даже превосходящей точность опытных врачей. Интегрированная в среду, имитирующую электронную медицинскую карту, MIRA может изучать анамнез пациентов, назначать и интерпретировать лабораторные анализы, исследования визуализации и микробиологические тесты, устанавливать дифференциальные диагнозы и предлагать планы лечения. Эти планы включают назначение лекарств, планирование хирургических вмешательств и организацию госпитализации.

В ходе оценки более 500 реальных случаев, охватывающих различные заболевания, MIRA превзошла врачей по точности диагностики. Она также принимала решения, соответствующие клиническим рекомендациям, безопасные с точки зрения лекарственной терапии и адаптированные к потребностям пациентов. В отличие от предыдущих приложений искусственного интеллекта, которые ограничивались изолированными задачами или предоставляли советы в виде свободного текста, MIRA доказала, что интегрированный в медицинскую карту агент может преобразовывать клинические намерения в структурированные и исполнимые действия. Это делает её потенциально более эффективным партнёром для поддержки принятия решений врачами.

MIRA тестировалась на различных случаях — от аппендицита до панкреатита, включая лёгочные или мочевые инфекции. В каждой ситуации она следовала подходу, аналогичному подходу врача: сбор информации через диалог, назначение дополнительных обследований, анализ результатов и предложение лечения. Например, при аппендиците MIRA начала с сбора клинического анамнеза, затем запросила физический осмотр, анализы крови, визуализацию, прежде чем назначить лекарства и запланировать хирургическое вмешательство. Её выбор в точности соответствовал общепринятой практике, включая специфические параметры крови, микробиологические тесты и методы визуализации.

Результаты показывают, что MIRA достигла средней точности диагностики 88,9 % по всем оцениваемым заболеваниям, демонстрируя особенно высокие результаты при таких состояниях, как аппендицит, где точность составила 98,6 %. Даже в более сложных случаях, таких как панкреатит, она показала точность 92,3 %. По сравнению с сертифицированными врачами MIRA продемонстрировала среднюю точность 87,8 %, тогда как у опытных врачей этот показатель составил 78,1 %, а у смешанной группы врачей-стажёров и опытных врачей — 71,1 %. Наиболее значительные различия были зафиксированы в случаях панкреатита, где точность MIRA составила 95,2 %, значительно превысив 78,6 % у сертифицированных врачей и 61,9 % у смешанной группы.

MIRA также продемонстрировала высокую строгость в соблюдении медицинских протоколов. Она назначала лечение, соответствующее клиническим рекомендациям, чаще, чем врачи, особенно в таких аспектах, как введение внутривенных жидкостей или обезболивающая терапия. В среднем она показала соблюдение протоколов на 35 процентных пунктов выше, чем сертифицированные врачи, и на 36 пунктов выше, чем смешанная группа. Однако, как и врачи, она не достигла идеального соблюдения во всех случаях лечения, особенно в области антибиотикотерапии, где только при пневмонии было достигнуто 100 % соблюдения в оцениваемой группе.

Безопасность назначений также была тщательно оценена. Не было выявлено ни одного случая серьезных противопоказаний, таких как тяжелые лекарственные взаимодействия, несовместимость дозировок при почечной недостаточности, аллергические несовместимости, риски, связанные с удлинением интервала QT, или небезопасные назначения опиоидов. Были выявлены только три случая дублирования терапии, которые были признаны клинически допустимыми. Кроме того, MIRA продемонстрировала точность 99,8 % в документировании назначаемых лекарств, с высокой точностью в инструкциях по дозировке, единицах измерения, сроках и путях введения.

Ещё одним важным аспектом стала оценка устойчивости MIRA к потенциальным предвзятостям. Проводились тесты, чтобы проверить, влияют ли изменения в характеристиках пациентов, таких как пол, тревожность, разговорный язык или личные убеждения относительно состояния здоровья, на её результаты. Результаты показали, что MIRA сохраняла диагностическую стабильность во всех протестированных ситуациях, с минимальными различиями в точности, что подтверждает её устойчивость к таким воздействиям.

MIRA также оценивалась по способности рекомендовать госпитализацию или выписку из отделения неотложной помощи соответствующим образом. В сценариях с пневмонией и лёгочной эмболией она правильно идентифицировала всех пациентов, нуждающихся в госпитализации, с чувствительностью 100 %. Хотя иногда она рекомендовала ненужные госпитализации, она никогда не пропускала необходимые, что демонстрирует осторожный, но безопасный подход.

Наконец, MIRA доказала, что может управлять широким спектром клинических вариантов — более 85 000 — при соблюдении установленных медицинских стандартов. Она использовала стандартные системы медицинского кодирования, чтобы гарантировать совместимость своих запросов и результатов с реальными электронными медицинскими картами. Это включает использование кодов для диагнозов, лекарств, лабораторных анализов и процедур, обеспечивая плавную интеграцию в существующие клинические рабочие процессы.

Эти результаты позволяют предположить, что MIRA может стать ценным инструментом для поддержки врачей в их ежедневной работе, автоматизируя рутинные задачи и улучшая точность диагностики и лечения. Однако для подтверждения её эффективности и безопасности в крупных масштабах потребуются дополнительные исследования в реальных клинических условиях.

«`

Bases documentaires

Rapport de référence

DOI : https://doi.org/10.1038/s41586-026-10675-5

Titre : Towards autonomous medical artificial intelligence agents

Revue : Nature

Éditeur : Springer Science and Business Media LLC

Auteurs : Dyke Ferber; Lars Hilgers; Christiane Höper; Benedict Kinny-Köster; Jan-Niklas Eckardt; Katharina Egger-Heidrich; Marius Bill; Martin M. K. Schneider; Jan Clusmann; Lejla Kadric; Marcel Oehme; Maximilian Mayrhofer-Schmid; Alexander Oeser; Georg Wölflein; Isabella C. Wiest; Jan Moritz Middeke; A. John Iafrate; Daniel Truhn; Dirk Jäger; Jakob Nikolas Kather