ИИ обошел врачей на сложнейшем экзамене
Исследователи из Университета Буффало разработали ИИ-модель SCAI (Semantic Clinical Artificial Intelligence), которая показала высокие результаты на всех трех частях американского медицинского экзамена USMLE. SCAI достиг наивысших результатов среди всех ИИ-инструментов, набрав 95,2% на заключительном этапе экзамена, в то время как GPT-4 Omni получил 90,5%.
Руководитель исследования доктор Питер Элкин отмечает, что SCAI принципиально отличается от других языковых моделей благодаря способности вести диалог с пользователем и участвовать в процессе принятия решений на основе собственных рассуждений.
Система использует семантическую обработку для медицинских данных, что позволяет ей мыслить подобно врачам доказательной медицины.
В основе SCAI лежит обширная база из 13 миллионов медицинских фактов и всех возможных связей между ними. Исследователи использовали семантические тройки (подлежащее-отношение-объект) для создания семантических сетей, исключив потенциально предвзятые данные.
Система использует графы знаний для обнаружения новых связей в медицинских данных и технологию retrieval-augmented generation для доступа к внешним базам знаний, что снижает вероятность «конфабуляции» — тенденции ИИ давать ответы даже при недостатке информации.
SCAI может повысить безопасность пациентов и сделать медицинскую помощь более доступной. По словам Элкина, цель технологии — дополнить, а не заменить врачей, так как позволит специалистам точнее диагностировать заболевания и назначать подходящую терапию.
