Microsoft introduces MAI Diagnostic Orchestrator a step towards medical superintelligence
July 2, 2024
Microsoft는 최근 **MAI Diagnostic Orchestrator (MAI‑DxO)**를 선보였습니다. 이 혁신적인 AI 시스템은 의학에서 가장 난이도 높은 사례들에서 경험 많은 의사보다 4배 높은 진단 정확도를 달성했습니다. 이는 Microsoft가 말하는 "의학적 초지능(medical superintelligence)"을 향한 중대한 진전입니다.
What is MAI‑DxO
MAI‑DxO는 가상 의료팀을 시뮬레이션하는 AI 오케스트레이션 프레임워크입니다. 이 시스템은 가설 생성, 진단 검사 선택, 비용 모니터링 및 최종 진단을 담당하는 특화된 AI 에이전트들로 구성되어 있습니다. 각 에이전트는 서로 토론하고, 보완하며, 협력하여 임상적 추론을 모방합니다.
Key features
- 에이전트들이 서로의 결과를 도전하고 보완하는 연쇄적 토론(chain-of-debate) 추론.
- OpenAI의 o3, Claude, Gemini, Grok, Llama, DeepSeek 등과 모델 무관하게 작동하는 프레임워크.
- 비용을 고려한 의사 결정으로 불필요한 검사를 방지하고 효율성 극대화.
How it was evaluated
Microsoft는 실제 임상 진단 과제를 시뮬레이션하기 위해 _New England Journal of Medicine_의 304건의 매우 복잡한 임상 사례로 구성된 **Sequential Diagnosis Benchmark (SDBench)**를 개발했습니다.
평가 과정에는 다음이 포함되었습니다.
- 에이전트가 질문하고, 검사를 지시하며, 진단을 반복적으로 정제.
- 경제적 효율성을 평가하기 위한 시뮬레이션된 검사 비용 적용.
How it compares to doctors
| Metric | MAI‑DxO + OpenAI o3 | Human doctors (5–20 yrs exp) |
|---|---|---|
| Diagnostic accuracy | 85.5% | 20% |
| Avg. cost per case | $2,397 | $2,963 |
MAI‑DxO는 진단 정확도에서 경험 많은 임상의들을 크게 앞섰으며, 비용도 약 20% 절감했습니다.
Why this matters
- 정확성과 효율성: MAI‑DxO는 간단한 케이스에서의 과잉 진료와 복잡한 케이스에서의 오진이라는 의료의 역설적 문제를 해결합니다.
- 전문 지식의 민주화: 전문 수준의 의사 결정 지원을 자원이 제한된 지역에까지 제공합니다.
- 투명성: 단계별 추론 과정이 감사 및 설명 가능하게 설계되었습니다.
Challenges ahead
- 임상 검증: 의사들이 모든 수단을 활용하며 팀 단위로 협력하는 실제 환경에서의 시험이 여전히 필요합니다.
- 규제 승인: 안전성, 편향, 개인정보 보호 등의 이슈가 임상 적용 전 반드시 해결되어야 합니다.
What’s next
- Microsoft는 이미 수백만 건의 건강 관련 질의를 처리하고 있는 Bing과 Copilot에 MAI‑DxO를 통합할 계획입니다.
- 병원(예: Beth Israel Deaconess)과의 협업을 통해 임상 워크플로에서 MAI‑DxO를 시험할 예정입니다.
- 연구자들은 5~10년 내에 사실상 오류 없는 진단도 가능할 것으로 내다보고 있습니다.
Final thoughts
MAI‑DxO는 의료 전문가처럼 추론할 수 있는 AI 시스템을 향한 의미 있는 진전을 보여줍니다. 복잡한 벤치마크 문제에서 보여준 성공은 멀티 에이전트 AI 시스템이 진단을 혁신할 잠재력을 시사합니다. 다만, 이러한 시스템이 임상에서 활용되기까지는 여전히 많은 과제가 남아 있습니다.