如果有天你不再需要在診所苦等一整個上午,只要打開手機,就能獲得專業、準確、還兼顧預算考量的醫療建議。聽起來像是科幻電影嗎?這正是微軟(Microsoft)最新推出的 AI 醫療系統 MAI-DxO,將可能實現的未來。
這套系統不只會診斷病因,更像是一整支專業醫療團隊,會主動問診、安排檢查、控制成本,甚至在診斷前還會自我校驗邏輯,確保沒漏掉重要訊息。MAI-DxO 的核心能力是「序列式診斷推理(Sequential Diagnostic Reasoning)」,這是醫學中最難被電腦模仿的臨床技巧之一,而它卻做到了。
先來看看這位「虛擬主治醫師」到底厲害在哪裡。
傳統醫療AI系統,多半只能處理單一步驟的判斷,像是根據輸入的症狀吐出一個診斷建議,這種做法就像是只靠記憶力作答的學生。但 MAI-DxO 採用的是「多代理架構(multi-agent orchestration)」,模擬多位醫師分工合作,針對病人的不同狀況提出追問與判斷,甚至能調整策略,就像在真實醫療現場裡內科、感染科、影像科一起開會討論一個病人一樣。
它在 304 個由《新英格蘭醫學期刊》(The New England Journal of Medicine)收錄的高難度病例中,展現高達 85.5% 的準確率。這些病例是經過多重轉診、反覆檢查才找出診斷的複雜案例,連專家都會頭痛,而 MAI-DxO 卻一次次擊中要害,讓醫界為之驚豔。
讓人印象深刻的不只是它診斷得快、判斷得準,而是 MAI-DxO 連「醫療成本」也幫你考慮進去了。
一般的醫療 AI 系統可能會為了保險起見,把能開的檢查單全都開一遍,但這在現實中不但浪費資源,還可能造成病人不必要的焦慮與等待。MAI-DxO 特別加入了「虛擬成本評估機制」,每做一個檢查都會計算效益與花費,再決定是否繼續下一步。這就像是一位經驗豐富的家庭醫師,不會讓你花冤枉錢,也不會錯過重點檢查。
在測試中,它的AI診斷成本也低於傳統醫師所需的費用。這背後的關鍵是「價值導向決策(value-based diagnostics)」,也就是用最少的資源,換取最高的診斷效益,這正是全球醫療改革的主要方向。
看到這樣的數據,許多人可能會想:那以後是不是就不需要醫生了?
實際上,目前 MAI-DxO 的強項還是集中在罕見或高複雜度的病例上,它的專長在於處理需要多步驟推理、跨專科知識的病症。這種能力是建立在「大型語言模型(LLM)」的基礎上,透過大量醫學文獻與病例訓練而來。然而,針對日常的感冒、肌肉痠痛等常見疾病,它的效能仍需實際驗證。
重要的是,這次的醫師對照組在測試中被限制使用外部資源,如臨床指引、同事意見或 AI 輔助。換句話說,我們看到的是「一對一」的「純人類 vs. 純 AI」的比較,但在真實醫療中,人類醫師通常會整合團隊意見與系統支援。因此更合理的想像是:AI 和醫師合作,讓診斷更快、更準,而不是互相取代。
MAI-DxO 的出現,代表著醫療科技邁向「推理式智慧(Reasoning Intelligence)」的新階段。它不再只是懂得找資料的機器,而是能在不確定性中做出連續、有邏輯的醫學判斷。這也解決了醫療AI長久以來「懂得太多卻判斷太少」的盲點。
對病人來說,它未來可能成為掛號前的第一線諮詢工具,幫你快速篩選狀況是否需要就醫;對醫師而言,它將成為決策過程中的智慧顧問,特別在面對棘手診斷時提供不同的角度與可能性;而對整體醫療體系而言,它是一種實現「智慧醫療減費增效」的重要關鍵。
從現在開始,我們不妨思考:當我們下一次感到身體不適,是不是也願意相信一位懂醫學、會推理、還會幫你省錢的「AI醫師」呢?未來的醫療,不是冷冰冰的自動化,而是更有智慧、更有溫度的夥伴關係。而 MAI-DxO,正是可能達成的契機。
(首圖來源:AI 生成)
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