Microsoft face o apăsare majoră în AI de asistență medicală cu asistentul său de copilot. Gigantul tehnologic s-a asociat cu Harvard Medical School pentru a oferi utilizatorilor informații de încredere de sănătate de încredere, potrivit Un raport de la Wall Street. imediat ce în această lună, va atrage conținutul de la Harvard Health Publishing pentru a răspunde la întrebările medicale.
Această mișcare face parte dintr-un obiectiv mai larg al companiei de a-și construi propriile modele AI și de a se baza mai puțin pe partenerul său, OpenAI. Prin vizarea sectorului de asistență medicală critică, Microsoft speră să construiască marca Copilotului și să-și creeze propria cale în cursa AI competitivă. Strategia pare a fi o încercare directă de a crea o nișă în care credibilitatea este esențială.
o doză de credibilitate de la Harvard
o doză de credibilitate de la Harvard
o doză de credibilitate de la Harvard
Colaborarea cu Harvard, pentru care Microsoft va plăti o taxă de licențiere, este o încercare directă de a rezolva una dintre cele mai mari provocări pentru AI-ul consumatorului: fiabilitate.
prin integrarea conținutului din estimatul Harvard Health Publishing Arm într-o actualizare majoră a copilotului programat pentru această lună, compania urmărește să construiască o fundație a încrederii cu utilizatorii pe subiecte medicale sensibile. Scopul strategic este de a oferi răspunsuri mai aliniate cu informații de la un medic medical decât un chatbot standard.
vicepreședintele de sănătate al Microsoft AI, Dominic King, a confirmat acest lucru, afirmând că obiectivul companiei este de a oferi utilizatorilor „asigurându-se că oamenii au acces la informații de sănătate credibile, de încredere, care sunt adaptate limbii lor și alfabetizarea lor și la toate tipurile sunt esențiale. King a menționat că intenția este de a ajuta utilizatorii să ia decizii în cunoștință de cauză cu privire la gestionarea afecțiunilor complexe, cum ar fi diabetul.
Această concentrare accentuată asupra preciziei este un răspuns clar la deficiențele bine documentate ale AI cu scop general în contexte medicale. Un studiu de la Universitatea Stanford din 2024, de exemplu, a constatat că din 382 de întrebări medicale puse pentru chatgpt, chatbot-ul a oferit un răspuns „necorespunzător” în aproximativ 20% din cazuri.
Acest decalaj de credibilitate nu se limitează la chatbots; O meta-analiză cuprinzătoare de la Universitatea Osaka a constatat că, în timp ce AI generativ se apropie de abilitatea de diagnostic a medicilor non-specialiști, acesta rămâne în mod semnificativ în spatele experților umani.
prin licența de conținut de încredere, Microsoft încearcă să construiască o alternativă mai sigură și mai fiabilă. Aceasta face parte dintr-un efort mai larg pentru a face Copilot un instrument practic de sănătate, care include, de asemenea, o caracteristică în dezvoltare pentru a ajuta utilizatorii să găsească furnizorii de servicii medicale din apropiere, pe baza nevoilor lor și a acoperirii asigurărilor.
Cu toate acestea, inițiativa nu este fără complexități semnificative, în special în jurul subiectelor sensibile. Literatura de publicare a sănătății Harvard include materiale despre sănătatea mintală, dar, atunci când a fost chestionat, Microsoft a refuzat să specifice modul în care copilotul actualizat ar gestiona astfel de întrebări.
Aceasta este o problemă critică, deoarece interacțiunea dintre chatbots și persoane care se confruntă cu crize de sănătate mintală a atras un control intens al parlamentarilor și experților în sănătate, în special în urma rapoartelor de AI care joacă un rol intr-situații care s-au încheiat în domeniul traducilor.
Pushul strategic pentru independența AI
Noua inițiativă de asistență medicală este o parte cheie a unei misiuni mai mari și mai urgente în cadrul Microsoft: obținerea independenței tehnologice de la OpenAI. Compania își formează activ propriile modele AI cu obiectivul pe termen lung de a înlocui volumele de muncă gestionate în prezent de OpenAI, potrivit oamenilor familiarizați cu problema.
Acest efort este condus de Mustafa Suleyman, CEO al Diviziei AI pentru consumatori Microsoft. Echipa sa este axată pe promovarea modelelor homegrown ale Microsoft.
În august, compania a început să testeze public un astfel de model pentru Copilot. Acest model de diversificare este deja vizibil, Microsoft folosind modele de la Antropic rival al lui Openai pentru unele dintre cele 365 de produse.
Pushul pentru încrederea în sine continuă, în ciuda unui acord tentativ în septembrie pentru a extinde parteneriatul cu OpenAI.
Microsoft a declarat public că „OpenAI” va continua să fie partenerul nostru pe modelele de frontieră “și că filozofia sa este să folosească cele mai bune modele disponibile”, dar acțiunile sale interne semnalizează o dorință clară de a-și controla propriul destin AI. CEO-ul Satya Nadella a delegat recent alte îndatoriri pentru a se concentra pe pariurile cheie AI.
Navigând o cursă AI medicală cu miză mare
Focusul Microsoft asupra locurilor de asistență medicală într-o arenă competitivă și deseori. Compania nu este nouă pentru a face revendicări îndrăznețe în acest spațiu.
În iunie, a prezentat sistemul său mai-dxo, un AI conceput pentru a aborda cazuri medicale complexe. Potrivit Microsoft, sistemul a fost evaluat în funcție de un nou standard riguros, folosind studii de caz provocatoare de la New England Journal of Medicine.
Rezultatele au fost izbitoare: MAI-DXO a rezolvat corect 85,5% din cazuri, în timp ce un grup de 21 de medici practicanți a obținut o precizie medie de doar 20%. „Un pas autentic către superinteligența medicală.” “Compania a afirmat că instrumentul său ar putea diagnostica bolile cu de patru ori mai mult decât acuratețea medicilor.
Cu toate acestea, domeniul mai larg al AI medical este plin atât cu promisiune, cât și cu obstacole semnificative, ceea ce sugerează că astfel de revendicări garantează atenție. O meta-analiză din martie 2025 de la Universitatea Osaka, publicată în Nature, a oferit o perspectivă mai măsurată.
după ce a examinat 83 de studii diferite, a constatat că, în timp ce AI generativ se îmbunătățește, performanța sa este încă departe de a fi perfectă. În timp ce cercetătorul principal, Dr. Hirotaka Takita a menționat „că capacitățile de diagnostic ale AI generative sunt comparabile cu medicii non-specialiști”, adăugând că încă rămâne semnificativ în spatele specialiștilor umani cu o marjă de 15,8%. date.
Acest decalaj între performanța de referință și practica clinică din lumea reală este o temă recurentă. Domeniul radiologiei servește ca un studiu de caz puternic. În 2016,
pionierul AI Geoffrey Hinton a declarat faimos că „oamenii ar trebui să înceteze radiologii de formare acum”. Cu toate acestea, aproape un deceniu mai târziu, cererea de radiologi umani este în plină expansiune, cu poziții de rezidență record și salarii în creștere.
Acest paradox dezvăluie complexitățile imense ale reglării, răspunderii și integrării fluxului de lucru pe care algoritmii singuri nu le pot rezolva. Asiguratorii scriu din ce în ce mai mult clauze de „excludere absolută AI” în politicile de malpraxis, forțând spitalele să mențină un medic autorizat în mod legal responsabil pentru orice diagnostic și să se asigure că omul rămâne ferm în buclă. Cercetătorii europeni, de exemplu, au dezvoltat Delphi-2m, un AI care poate prognoza riscul pentru peste 1.000 de boli cu zeci de ani înainte, analizând înregistrările de sănătate.
Între timp, la Universitatea Johns Hopkins, sistemul SRT-H a demonstrat potențialul AI în cadrul intervenției de direcție, care efectuează autonom pași complexi chirurgicale pe un standard dA Vinci Robot în laborator. subliniază marea ambiție din sectorul, unde provocarea nu se referă doar la crearea unui algoritm precis, ci la una sigură, fiabilă și suficient de practică pentru adoptarea clinică.
provocările nerezolvate ale încrederii și preciziei
dincolo de performanță de referință, cel mai mare obstacol pentru AI în medicină este încredințat. Utilizarea vastei seturi de date pentru pacienți pentru a antrena modele ridică întrebări profunde de confidențialitate. O controversă recentă cu privire la „previziunea” AI din Marea Britanie, instruită pe 57 de milioane de înregistrări NHS, a evidențiat anxietatea publică față de securitatea datelor.
Copilotul Microsoft se confruntă, de asemenea, cu o urcare abruptă în adopția utilizatorilor. Aplicația a fost descărcată de 95 de milioane de ori, o fracțiune din cele peste un miliard de descărcări ale lui Chatgpt, potrivit datelor Senzor Tower. Construirea unei reputații de acuratețe într-un domeniu sensibil, cum ar fi asistența medicală, ar putea fi un diferențiator cheie.
În cele din urmă, succesul Microsoft va depinde nu doar de tehnologia sa, ci de capacitatea sa de a convinge utilizatorii că AI-ul său este o sursă fiabilă pentru cele mai importante întrebări ale acestora. Parteneriatul Harvard este un pas clar și strategic către construirea acestei încrederi esențiale.
Colaborarea cu Harvard, pentru care Microsoft va plăti o taxă de licențiere, este o încercare directă de a rezolva una dintre cele mai mari provocări pentru AI-ul consumatorului: fiabilitate.
prin integrarea conținutului din estimatul Harvard Health Publishing Arm într-o actualizare majoră a copilotului programat pentru această lună, compania urmărește să construiască o fundație a încrederii cu utilizatorii pe subiecte medicale sensibile. Scopul strategic este de a oferi răspunsuri mai aliniate cu informații de la un medic medical decât un chatbot standard.
vicepreședintele de sănătate al Microsoft AI, Dominic King, a confirmat acest lucru, afirmând că obiectivul companiei este de a oferi utilizatorilor „asigurându-se că oamenii au acces la informații de sănătate credibile, de încredere, care sunt adaptate limbii lor și alfabetizarea lor și la toate tipurile sunt esențiale. King a menționat că intenția este de a ajuta utilizatorii să ia decizii în cunoștință de cauză cu privire la gestionarea afecțiunilor complexe, cum ar fi diabetul.
Această concentrare accentuată asupra preciziei este un răspuns clar la deficiențele bine documentate ale AI cu scop general în contexte medicale. Un studiu de la Universitatea Stanford din 2024, de exemplu, a constatat că din 382 de întrebări medicale puse pentru chatgpt, chatbot-ul a oferit un răspuns „necorespunzător” în aproximativ 20% din cazuri.
Acest decalaj de credibilitate nu se limitează la chatbots; O meta-analiză cuprinzătoare de la Universitatea Osaka a constatat că, în timp ce AI generativ se apropie de abilitatea de diagnostic a medicilor non-specialiști, acesta rămâne în mod semnificativ în spatele experților umani.
prin licența de conținut de încredere, Microsoft încearcă să construiască o alternativă mai sigură și mai fiabilă. Aceasta face parte dintr-un efort mai larg pentru a face Copilot un instrument practic de sănătate, care include, de asemenea, o caracteristică în dezvoltare pentru a ajuta utilizatorii să găsească furnizorii de servicii medicale din apropiere, pe baza nevoilor lor și a acoperirii asigurărilor.
Cu toate acestea, inițiativa nu este fără complexități semnificative, în special în jurul subiectelor sensibile. Literatura de publicare a sănătății Harvard include materiale despre sănătatea mintală, dar, atunci când a fost chestionat, Microsoft a refuzat să specifice modul în care copilotul actualizat ar gestiona astfel de întrebări.
Aceasta este o problemă critică, deoarece interacțiunea dintre chatbots și persoane care se confruntă cu crize de sănătate mintală a atras un control intens al parlamentarilor și experților în sănătate, în special în urma rapoartelor de AI care joacă un rol intr-situații care s-au încheiat în domeniul traducilor.
Pushul strategic pentru independența AI
Noua inițiativă de asistență medicală este o parte cheie a unei misiuni mai mari și mai urgente în cadrul Microsoft: obținerea independenței tehnologice de la OpenAI. Compania își formează activ propriile modele AI cu obiectivul pe termen lung de a înlocui volumele de muncă gestionate în prezent de OpenAI, potrivit oamenilor familiarizați cu problema.
Acest efort este condus de Mustafa Suleyman, CEO al Diviziei AI pentru consumatori Microsoft. Echipa sa este axată pe promovarea modelelor homegrown ale Microsoft.
În august, compania a început să testeze public un astfel de model pentru Copilot. Acest model de diversificare este deja vizibil, Microsoft folosind modele de la Antropic rival al lui Openai pentru unele dintre cele 365 de produse.
Pushul pentru încrederea în sine continuă, în ciuda unui acord tentativ în septembrie pentru a extinde parteneriatul cu OpenAI.
Microsoft a declarat public că „OpenAI” va continua să fie partenerul nostru pe modelele de frontieră “și că filozofia sa este să folosească cele mai bune modele disponibile”, dar acțiunile sale interne semnalizează o dorință clară de a-și controla propriul destin AI. CEO-ul Satya Nadella a delegat recent alte îndatoriri pentru a se concentra pe pariurile cheie AI.
Navigând o cursă AI medicală cu miză mare
Focusul Microsoft asupra locurilor de asistență medicală într-o arenă competitivă și deseori. Compania nu este nouă pentru a face revendicări îndrăznețe în acest spațiu.
În iunie, a prezentat sistemul său mai-dxo, un AI conceput pentru a aborda cazuri medicale complexe. Potrivit Microsoft, sistemul a fost evaluat în funcție de un nou standard riguros, folosind studii de caz provocatoare de la New England Journal of Medicine.
Rezultatele au fost izbitoare: MAI-DXO a rezolvat corect 85,5% din cazuri, în timp ce un grup de 21 de medici practicanți a obținut o precizie medie de doar 20%. „Un pas autentic către superinteligența medicală.” “Compania a afirmat că instrumentul său ar putea diagnostica bolile cu de patru ori mai mult decât acuratețea medicilor.
Cu toate acestea, domeniul mai larg al AI medical este plin atât cu promisiune, cât și cu obstacole semnificative, ceea ce sugerează că astfel de revendicări garantează atenție. O meta-analiză din martie 2025 de la Universitatea Osaka, publicată în Nature, a oferit o perspectivă mai măsurată.
după ce a examinat 83 de studii diferite, a constatat că, în timp ce AI generativ se îmbunătățește, performanța sa este încă departe de a fi perfectă. În timp ce cercetătorul principal, Dr. Hirotaka Takita a menționat „că capacitățile de diagnostic ale AI generative sunt comparabile cu medicii non-specialiști”, adăugând că încă rămâne semnificativ în spatele specialiștilor umani cu o marjă de 15,8%. date.
Acest decalaj între performanța de referință și practica clinică din lumea reală este o temă recurentă. Domeniul radiologiei servește ca un studiu de caz puternic. În 2016,
pionierul AI Geoffrey Hinton a declarat faimos că „oamenii ar trebui să înceteze radiologii de formare acum”. Cu toate acestea, aproape un deceniu mai târziu, cererea de radiologi umani este în plină expansiune, cu poziții de rezidență record și salarii în creștere.
Acest paradox dezvăluie complexitățile imense ale reglării, răspunderii și integrării fluxului de lucru pe care algoritmii singuri nu le pot rezolva. Asiguratorii scriu din ce în ce mai mult clauze de „excludere absolută AI” în politicile de malpraxis, forțând spitalele să mențină un medic autorizat în mod legal responsabil pentru orice diagnostic și să se asigure că omul rămâne ferm în buclă. Cercetătorii europeni, de exemplu, au dezvoltat Delphi-2m, un AI care poate prognoza riscul pentru peste 1.000 de boli cu zeci de ani înainte, analizând înregistrările de sănătate.
Între timp, la Universitatea Johns Hopkins, sistemul SRT-H a demonstrat potențialul AI în cadrul intervenției de direcție, care efectuează autonom pași complexi chirurgicale pe un standard dA Vinci Robot în laborator. subliniază marea ambiție din sectorul, unde provocarea nu se referă doar la crearea unui algoritm precis, ci la una sigură, fiabilă și suficient de practică pentru adoptarea clinică.
provocările nerezolvate ale încrederii și preciziei
dincolo de performanță de referință, cel mai mare obstacol pentru AI în medicină este încredințat. Utilizarea vastei seturi de date pentru pacienți pentru a antrena modele ridică întrebări profunde de confidențialitate. O controversă recentă cu privire la „previziunea” AI din Marea Britanie, instruită pe 57 de milioane de înregistrări NHS, a evidențiat anxietatea publică față de securitatea datelor.
Copilotul Microsoft se confruntă, de asemenea, cu o urcare abruptă în adopția utilizatorilor. Aplicația a fost descărcată de 95 de milioane de ori, o fracțiune din cele peste un miliard de descărcări ale lui Chatgpt, potrivit datelor Senzor Tower. Construirea unei reputații de acuratețe într-un domeniu sensibil, cum ar fi asistența medicală, ar putea fi un diferențiator cheie.
În cele din urmă, succesul Microsoft va depinde nu doar de tehnologia sa, ci de capacitatea sa de a convinge utilizatorii că AI-ul său este o sursă fiabilă pentru cele mai importante întrebări ale acestora. Parteneriatul Harvard este un pas clar și strategic către construirea acestei încrederi esențiale.
