Оглавление

Платформа клинической поддержки OpenEvidence объявила о создании первого в истории ИИ, получившего максимальный балл на лицензионном экзамене для врачей США (USMLE). Как сообщает OpenEvidence, их система не только верно отвечает на вопросы, но и объясняет медицинскую логику каждого решения, ссылаясь на авторитетные источники вроде New England Journal of Medicine.

Результаты экзамена USMLE с идеальным баллом 100%
Источник: www.openevidence.com

Достижение стало результатом шестимесячной доработки технологий. Примечательно, что ИИ обнаружил ошибку в одном из вопросов экзамена: семь независимых психиатров подтвердили неверность официального ответа на вопрос о препарате Wellbutrin, что согласуется с данными инструкции FDA.

Методология тестирования

Для оценки использовался набор данных Kung et al. 2023 с официального сайта usmle.org. Из анализа исключили вопросы с изображениями и внесли две корректировки:

  • Исправлена опечатка в вопросе #78 Step 3
  • Оспорен некорректный ответ на вопрос #125 Step 3

Образовательный потенциал

Компания анонсировала выпуск образовательных инструментов для демократизации доступа к медицинским знаниям. Решения будут использовать клинические случаи с адаптацией под уровень подготовки и пояснениями на основе актуальных исследований.

С технической стороны, 100% результат на стандартизированном тесте — впечатляющий показатель зрелости ИИ. Однако важно понимать разницу между экзаменационными заданиями и реальной клинической практикой, где решения принимаются в условиях неполных данных и эмоционального давления. Ценность OpenEvidence — в уже доказанном внедрении: платформой ежедневно пользуются 40% американских врачей. Если их ИИ-ассистент сможет не только цитировать учебники, но и помогать в диагностике сложных случаев — это изменит медицину. Пока же история с исправлением ошибки в экзамене — лучшая реклама их экспертного подхода.

О платформе OpenEvidence

Сервисом пользуются в 10 000+ больниц США, ежемесячно регистрируется 75 000 новых медработников. Основатели — Дэниел Надлер и Закари Зиглер — позиционируют проект как инструмент для оперативного применения медицинских знаний.