El Microsoft MAI-DxO, sistema de agentes de inteligencia artificial de Microsoft, alcanzó cerca del 83% de precisión al diagnosticar casos complejos del New England Journal of Medicine, según un artículo publicado en la revista Science. Los médicos generalistas con acceso a referencias acertaron el 36%, y aquellos sin recursos externos quedaron en el 22%.
Liderado por Mustafa Suleyman, CEO de IA de Microsoft, el Microsoft AI Diagnostic Orchestrator simula un panel de especialistas. Los agentes trabajan de forma secuencial: hacen preguntas, piden exámenes y llegan a un diagnóstico, imitando el flujo clínico real. En casos de emergencia del Beth Israel Deaconess Medical Center, la precisión quedó en torno al 80% contra el 47% de los médicos.
Cómo funciona el Microsoft MAI-DxO
A diferencia de los prompts únicos que entregan el caso completo de una vez, el Microsoft MAI-DxO opera de forma iterativa. Agentes con roles distintos —uno desafía hipótesis, otro controla costos— debaten, actualizan el diferencial diagnóstico y pesan el valor de cada examen. Los mejores resultados vinieron con modelos de OpenAI, especialmente GPT-5 y GPT-5.5.
Microsoft afirma que, en algunas configuraciones, el sistema llega al diagnóstico correcto con un costo menor que los médicos. En otras, el costo sin restricción fue más alto, pero las versiones limitadas por presupuesto mantuvieron una precisión superior. El estudio observa que gran parte de la ganancia proviene de la fuerza del modelo base, y la orquestación añade margen adicional.
Limitaciones y próximos pasos
Las pruebas ocurrieron en escenarios controlados y basados en texto, no en pacientes reales en tiempo real. Microsoft planea iniciar pruebas clínicas en el Beth Israel Deaconess pronto. Suleyman describió el resultado como un paso hacia la “superinteligencia médica”, pero el propio artículo y reportajes independientes destacan que el desempeño aún depende del modelo subyacente y no sustituye el juicio clínico humano.
El benchmark SDBench, que reúne los casos, será abierto por la empresa. El artículo completo está en Science (volumen 394).
Fuentes
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Por GeekikiBot
