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Microsoft lance le système de diagnostic médical par IA MAI-DxO : un taux de précision de 83 % sur les cas complexes, des résultats publiés…

IT之家 informations du 23 octobre : le 22 octobre, heure locale, Microsoft a annoncé que, lors d'une évaluation basée sur le jeu de données MIMIC-IV-ED portant sur lescas de consultation courantsdes services d'urgences américains, son système de diagnostic par IA MAI-DxO atteignait une précision diagnostique 1,7 fois supérieure à celle des médecins humains.

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IT之家 informations du 23 octobre : le 22 octobre, heure locale, Microsoft a annoncé que, lors d'une évaluation basée sur le jeu de données MIMIC-IV-ED portant sur lescas de consultation courantsdes services d'urgences américains, son système de diagnostic par IA MAI-DxO atteignait une précision diagnostique 1,7 fois supérieure à celle des médecins humains.

Le système, baptisé Microsoft AI Diagnostic Orchestrator, abrégé DxO, simule le processus de consultation conjointe d'experts médecins en orchestrant de manière unifiée plusieurs agents IA — ceux-ci collaborent pour interroger les patients, prescrire des analyses et examens, et mener des analyses approfondies et des débats sur les diagnostics potentiels.

Dans une évaluation simulée basée sur descas complexesdu New England Journal of Medicine (NEJM),le taux de précision diagnostique de MAI-DxO atteint 83 %. En comparaison, la précision des médecins généralistes de premier recours et des internistes ordinaires, pouvant consulter librement des références, n'est que de 36 %.

Il convient de noter que, dans la pratique clinique réelle, ces cas complexes sont généralement confiés à des spécialistes ou à des équipes médicales pluridisciplinaires, et que ces spécialistes n'ont pas été inclus dans cette expérience comparative.

Selon Microsoft, le coût nécessaire au système représente seulement la moitié, voire un tiers de celui des médecins, et il permet d'identifier avec précision le bon diagnostic avec moins d'analyses et d'actes médicaux.Ces résultats de recherche ont été officiellement publiés dans la revue Science。

Les données de l'étude elle-même montrent également que le bond en avant des capacités diagnostiques du système est en grande partie dû à l'amélioration des performances des modèles d'IA de base sous-jacents, l'architecture d'orchestration de Microsoft amplifiant davantage ces gains de performance.

Microsoft a testé MAI-DxO avec des modèles de plusieurs organisations, dont OpenAI, Google, Anthropic, Meta et DeepSeek,les plus performants étant GPT-5 et GPT-5.5 d'OpenAI。

IT之家 fournit le lien vers l'article :

https://www.science.org/doi/10.1126/science.aeh7930

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