微軟推出 MAI Diagnostic Orchestrator 踏向醫療超級智慧

微軟近期推出了 MAI Diagnostic Orchestrator (MAI‑DxO) —— 這是一套劃時代的人工智慧系統，在醫學領域最棘手的病例中，其診斷準確率是資深醫師的四倍。這代表微軟邁向所謂「醫療超級智慧」的重要進展。

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什麼是 MAI‑DxO

MAI‑DxO 是一個模擬虛擬醫療團隊的 AI 協作架構。由多個專業 AI 代理組成，分別負責提出假設、決策診斷檢查、成本監控及最終診斷。這些代理會互相辯論、修正並協作，模擬臨床推理過程。

主要特色

• 連鎖式辯論推理，各代理彼此挑戰與優化結果。
• 模型無關架構，可兼容 OpenAI o3、Claude、Gemini、Grok、Llama 及 DeepSeek。
• 成本意識決策，避免不必要的檢查並提升效率。

如何進行評估

微軟建立了 Sequential Diagnosis Benchmark (SDBench)，這是一套來自 新英格蘭醫學雜誌 的 304 例極高難度臨床案例，旨在模擬真實世界的診斷挑戰。

評估過程包括：

• 代理反覆提問、安排檢查並修正診斷。
• 模擬檢查成本，以評估經濟效益。

與醫師比較

指標	MAI‑DxO + OpenAI o3	資深醫師（5–20 年經驗）
診斷準確率	85.5%	20%
單病例平均成本	$2,397	$2,963

MAI‑DxO 在準確率上明顯超越資深醫師，同時也讓成本降低約 20%。

為什麼這很重要

• 準確和效率並重： MAI‑DxO 解決了醫療過度治療與複雜疾病漏診的矛盾。
• 專家知識普及化： 把專家級決策支援帶往資源有限地區。
• 透明性： 推理過程逐步可審核、可解釋。

前方挑戰

• 臨床驗證： 還需要在醫師使用所有工具並具團隊協作的真實場域中測試。
• 法規批准： 臨床應用前需解決安全性、偏見與隱私等疑慮。

下一步計畫

• 微軟計畫將 MAI‑DxO 整合進 Bing 與 Copilot，這些平台早已處理數以百萬計健康查詢。
• 與醫院（如 Beth Israel Deaconess）合作，在臨床工作流程中實測 MAI‑DxO。
• 研究人員相信，在 5 到 10 年內，接近零失誤的診斷可能成真。

最後想法

MAI‑DxO 是 AI 系統能如醫學專家般推理的重要一步。其在高度複雜基準上的表現，展現多代理人 AI 系統改變診斷領域的潛力——但在正式進入臨床前，仍有不少工作要做。