英Babylon Healthが開発中の「単なる相関ではなく、医学的な因果関係を意味する関連」を抽出するAI手法について、以前に紹介した（過去記事）。さらなる成果として、その新しいAIは筆記試験のスコアで、英国の一般的な家庭医（GP: general practitioner）の72%（44人中32人）を上回る結果を示した。
Babylon Healthのプレスリリースによると、同研究成果は査読付きの学術誌 Nature Communicationsに発表されている。研究の筆記試験には1,671例の現実に即した症例が設問され、350以上の疾患で典型例と非典型例が含まれた。試験に参加したGPは50以上の設問に回答し、平均2.58個の鑑別疾患を挙げた。医師の平均スコア71.40%に対し、Babylonの因果関係を抽出できる新しいアルゴリズムは77.26%のスコアを記録し、72%（44人中32人）の医師を上回った。
同研究の著者でチーフサイエンティストのSaurabh Johri博士は「興味深いのは、AIと医師が互いに補完し合っているという発見です。アルゴリズムは、誤診されやすく重篤になる稀な疾患に対して特に優れたパフォーマンスを発揮しています。稀な疾患への精度は、相関関係から因果関係へ切り替えることで約30%向上しました」と語った。Babylonの新しいAIは、現在一般公開中の診断アプリには含まれておらず、規制当局の承認を待っている。
