Ученые Сбера создали бенчмарк для повышения качества медицинских консультаций
Медицинский бенчмарк оценивает не только точность диагностики, но и качество диалога между врачом и пациентом.
Учёные из Центра практического искусственного интеллекта Сбера разработали медицинский бенчмарк 3MDBench, который моделирует консультации между врачом и пациентом на основе жалоб, снимков и характера пациента, с автоматической оценкой качества. Об этом эксперты рассказали в ходе международной конференции AI Journey («Путешествие в мир искусственного интеллекта»).
В этой системе взаимодействуют два виртуальных агента, каждый из которых управляется большой языковой или мультимодальной моделью искусственного интеллекта (AI). Один агент действует как врач, а другой — как пациент. Смысл в том, чтобы оценить, насколько эффективно современные AI-модели решают задачи врача, который консультирует пациентов дистанционно. Система проверяет их способность распознавать симптомы, формулировать диагноз и поддерживать естественный, понятный и эмпатичный диалог с пациентом. Такая симуляция позволяет изучить, как темперамент пациента и выбранная стратегия общения влияют на точность диагностики и общее качество взаимодействия. Научная статья под названием 3MDBench: Medical Multimodal Multi-agent Dialogue Benchmark опубликована на международной конференции EMNLP 2025.
Актуальность исследования обусловлена стремительным развитием телемедицины и растущей ролью языковых моделей в здравоохранении. Существующие медицинские бенчмарки часто включают лишь тесты с выбором ответа или короткие текстовые задачи, не моделируют полноценное общение между врачом и пациентом, не учитывают темперамент и эмоциональную реакцию человека. К тому же большинство из них берут в расчёт качество коммуникации и визуальные данные — например, фотографии симптомов, которые важны для постановки диагноза.
Бенчмарк 3MDBench включает почти 3000 случаев с 34 диагнозами, которые основаны на реальных мультимодальных телемедицинских данных (текст + изображение). Исследование учёных Сбера показало, что использование диалога и мультимодальной информации существенно повышает точность диагностики. Добавление диалогов, по оценкам ученых Сбера, увеличивает F1-меру на 6,5%, а включение информации от специально обученной свёрточной нейросети для классификации медицинских изображений — до 20%. Также подтверждено, что мультиагентная симуляция с персонализированными пациентами обеспечивает более реалистичную и содержательную оценку моделей.
Компании, которые разрабатывают медицинские ИИ-системы и телемедицинские платформы, могут бесплатно использовать 3MDBench для оценки и улучшения диагностических возможностей своих нейросетей в реалистичных условиях. Интеграция мультимодальных данных и улучшение диалоговых стратегий помогут компаниям-разработчикам, телемедицинским провайдерам, страховым компаниям и производителям медицинского ПО повысить качество удалённых консультаций.
