마이크로소프트 MAI-DxO 연구는 여러 모델을 협진팀처럼 조율해 복잡한 환자 사례를 풀도록 했다. 보도에 따르면 기본 모델에 비해 정확도와 추산 검사 비용이 개선됐지만 응급실 사례에서는 이점이 거의 없었다. 비교 의사군에 전문의 협진팀이 포함되지 않았고 실제 환자 진료가 아닌 사례 기반 평가라는 제약도 있다. 에이전트 구성의 효과를 보려면 모델 자체 성능과 과제 유형을 분리해야 하며 실제 병원 검증은 별도로 예정돼 있다.
테크
모의 환자 사례의 성적은 실제 임상 성능이나 모든 의료진보다 우수하다는 증거가 아닙니다.
마이크로소프트 MAI-DxO 연구는 여러 모델을 협진팀처럼 조율해 복잡한 환자 사례를 풀도록 했다. 보도에 따르면 기본 모델에 비해 정확도와 추산 검사 비용이 개선됐지만 응급실 사례에서는 이점이 거의 없었다. 비교 의사군에 전문의 협진팀이 포함되지 않았고 실제 환자 진료가 아닌 사례 기반 평가라는 제약도 있다. 에이전트 구성의 효과를 보려면 모델 자체 성능과 과제 유형을 분리해야 하며 실제 병원 검증은 별도로 예정돼 있다.