أعلنت مايكروسوفت في 22 أكتوبر أن نتائج أبحاث نظامها الذكي للتشخيص MAI-DxO قد نُشرت رسمياً في مجلة Science. وأظهرت الاختبارات أن دقة النظام في تشخيص الحالات المعقدة تفوق دقة أطباء الرعاية الأولية بأكثر من الضعف، وأنه قادر على تقليل الفحوصات والعمليات الجراحية. وتخطط مايكروسوفت لبدء تجارب سريرية خلال الأشهر المقبلة في مركز بيث إسرائيل ديكونيس الطبي في بوسطن.
في اختبارات الحالات المعقدة، بلغت دقة تشخيص MAI-DxO 83.2%، مقابل 36.1% لأطباء الرعاية الأولية الذين يمكنهم الرجوع إلى المراجع؛ وعندما يعجز الأطباء عن استخدام المراجع، كانت الدقة نحو 22%. وفي اختبارات حالات الدخول إلى قسم الطوارئ، بلغت دقة النظام 80.3%، مقابل 46.8% لأطباء الرعاية الأولية. وكان أداء النظام أفضل عند استخدام OpenAI GPT-5، كما أظهرت اختبارات إضافية باستخدام GPT-5.5 تحسناً في الأداء.
يعتمد MAI-DxO على بنية متعددة الوكلاء تحاكي فريقاً طبياً، إذ يقوم بطرح التشخيصات واختيار الفحوصات والطعن في الفرضيات والموازنة بين التكاليف، لتحسين التشخيص التفريقي تدريجياً. واقترح فريق أبحاث مايكروسوفت في الوقت ذاته "معيار التشخيص المتسلسل" SDBench لتقييم قدرة النماذج على التشخيص في عمليات الاستقصاء والفحص المتدرجة.
وترى مايكروسوفت أن النظام قد يخفض تكلفة التشخيص والعلاج إلى النصف أو حتى إلى الثلث مقارنة بالطرق التقليدية، لكن تقديرات التكلفة ذات الصلة تستند إلى حالات محاكاة وليست إلى تكاليف طبية فعلية. ولا تزال نتائج الأبحاث بحاجة إلى التحقق من خلال تجارب سريرية، فالذكاء الاصطناعي حالياً أنسب لمساعدة الكوادر الطبية وليس لاستبدال الأطباء.