IT之家 Mensaje del 23 de octubre: el 22 de octubre, hora local, Microsoft anunció que, basándose en la evaluación del conjunto de datos MIMIC-IV-ED de los departamentos de emergencia de EE. UU.Casos de consulta frecuentesmientras tanto, su sistema de diagnóstico con IA MAI-DxO alcanzó una tasa de precisión diagnóstica 1.7 veces la de los médicos humanos.
El sistema, denominado Microsoft AI Diagnostic Orchestrator, abreviado DxO, simula el proceso de una consulta médica multidisciplinar de expertos mediante la orquestación unificada de múltiples agentes de IA: los agentes colaboran entrevistando al paciente, solicitando análisis y pruebas de laboratorio, y llevando a cabo una evaluación y un debate exhaustivos sobre los diagnósticos potenciales.
Y en un artículo basado en el New England Journal of Medicine (NEJM)Casos complejosEn la evaluación de simulación desplegada,MAI-DxO alcanza una precisión diagnóstica de hasta 83%. En comparación, los médicos de cabecera y médicos de medicina interna de atención primaria, que pueden consultar material de referencia de forma independiente, alcanzaron una precisión de apenas el 36 %.
Cabe destacar que este tipo de casos complejos en la práctica clínica real suelen ser atendidos por especialistas o por equipos médicos multidisciplinarios que colaboran en el diagnóstico y tratamiento, y estos médicos especialistas no fueron incluidos en este experimento comparativo.
Según la empresa, el coste que requiere el sistema es solo la mitad o incluso un tercio del de los médicos, y puede identificar con precisión el diagnóstico correcto realizando menos pruebas y procedimientos clínicos.Los resultados de esta investigación han sido publicados oficialmente en la revista Science.。
Los propios datos del estudio también muestran que el salto en la capacidad diagnóstica del sistema se debe en gran medida a la mejora del rendimiento del modelo de IA subyacente, mientras que la arquitectura de orquestación de Microsoft amplificó aún más esa ganancia de rendimiento.
Microsoft probó MAI-DxO con modelos de múltiples instituciones, incluidas OpenAI, Google, Anthropic, Meta y DeepSeek,entre los cuales los de mejor rendimiento fueron GPT-5 y GPT-5.5 de OpenAI.。
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