微軟於 2026 年 10 月 22 日宣布，在涵蓋複雜醫療病例和急診就診情境的研究基準測試中，其醫療 AI 的診斷準確度高於醫師。研究結果發表於《Science》，支持進一步測試其 MAI-DxO 系統，但尚未證明該系統在常規病患照護中的有效性。
重點摘要
- 在以病例為基礎的診斷評估中，MAI-DxO 的表現優於醫師；評估包括可查閱教科書和網際網路的疑難病例。
- 該系統會依序提出診斷問題並安排檢查；研究人員表示，診斷檢查成本較低。
- 計畫中的貝斯以色列女執事醫療中心研究，將比較 AI 與醫師獨立作出的臨床評估。
目錄
微軟醫療 AI 的結果取決於測試條件
這項研究評估了 300 多宗具挑戰性的醫療病例，以及依據急診就診情況設計的情境。微軟表示，複雜病例取自《新英格蘭醫學期刊》，急診評估則使用 MIMIC-IV-ED 病例。
不同病例以及醫師可使用的資源，會影響比較結果。這項區別很重要：結果反映的是特定評估條件下的表現，並非衡量該系統在整個臨床實務中與醫師相比的單一指標。
微軟公布了以下相對準確度結果。這些數據是與醫師表現比較的結果，並非絕對診斷成功率。
| 項目 | 詳情 |
|---|---|
| 複雜病例；醫師可使用教科書和網際網路 | 微軟表示，MAI-DxO 的準確度高出一倍以上。 |
| 複雜病例；醫師無法使用上述資源 | 微軟表示，MAI-DxO 的準確度接近醫師的四倍。 |
| 來自 MIMIC-IV-ED 的急診病例 | 微軟表示，MAI-DxO 的準確度是醫師的 1.7 倍。 |
逐步診斷流程旨在降低檢查診斷成本
MAI-DxO 透過一個協調器決定要提出哪些問題、要求進行哪些檢查，以及如何隨著資訊取得而修正初步診斷。系統不會一次取得所有證據，而是依序處理病例。
這種方法旨在解決多選題式醫療 AI 基準測試的局限，因為這類測試無法呈現下一步該蒐集哪些資訊的決策過程。研究人員表示，該系統也以較少的檢查和處置作出診斷，在評估中降低了檢查診斷成本。
對微軟的醫療 AI 開發而言，這項研究同時測試診斷準確度，以及得出答案所需的資源。然而，基準測試中成本較低，並不代表醫院已實現節省成本。
醫院合作將測試 AI 在病患身上的表現
貝斯以色列女執事醫療中心的前瞻性臨床研究公告確認，雙方計畫合作，讓病患直接與微軟的診斷系統互動。研究人員將把系統的表現與醫師獨立作出的評估進行比較，檢視其準確度、局限性，以及整合至醫療工作流程的潛力。
這項合作使研究從以病例為基礎的基準測試，進一步邁向在病患身上進行評估。不過，這仍是計畫中的研究，並非已完成的臨床驗證，也不代表已宣布在急診部門常規部署。
結論
微軟醫療 AI 下一步已確認的工作，是與貝斯以色列女執事醫療中心合作進行計畫中的前瞻性研究。該研究將評估基準測試結果能否轉化為對病患有用的臨床表現。
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