Un avance revolucionario de la inteligencia artificial en medicina: diagnostica mejor que los médicos

A medida que el impacto de la inteligencia artificial en el mundo médico crece día a día, Microsoft ha dado un paso ambicioso en este campo. La compañía anunció que su nuevo sistema de inteligencia artificial médica, llamado Microsoft AI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO), ha diagnosticado con gran éxito algunos de los casos médicos más complejos del mundo.

DIAGNOSTICADO CORRECTAMENTE EL 85 POR CIENTO DE LOS CASOS DIFÍCILES

Según una entrada de blog de Microsoft publicada el lunes, MAI-DxO diagnosticó correctamente el 85 % de 304 casos médicos complejos en el New England Journal of Medicine (NEJM) en pruebas. Esto supera con creces la precisión promedio del 20 % lograda por médicos con experiencia. Además, se sabe que los casos del NEJM son complejos y requieren múltiples especialidades.

PROCEDE AL PROCESO DE DIAGNÓSTICO COMO UN MÉDICO

Microsoft destaca que MAI-DxO funciona con el método de "diagnóstico secuencial" como los médicos reales, en lugar de simplemente memorizar respuestas predefinidas. El sistema formula preguntas basadas en los síntomas del paciente, solicita pruebas y calcula su costo. De esta manera, la inteligencia artificial decide qué pruebas son realmente necesarias, reduciendo tanto los costos como las molestias innecesarias del paciente. MAI-DxO funciona en conjunto con los modelos de lenguaje más avanzados, como el modelo o3 de OpenAI, así como GPT, Llama, Claude, Gemini, Grok y DeepSeek. Este sistema produce diagnósticos como un panel virtual de médicos al integrar diferentes modelos. Como resultado de las pruebas, se anunció que el sistema proporciona resultados más precisos y rentables que los obtenidos con médicos y modelos por separado.

"PARA APOYAR A LOS MÉDICOS"

Microsoft afirma que MAI-DxO está diseñado para apoyar a los médicos, no para reemplazarlos. La compañía cree que el sistema puede ayudar a los médicos, especialmente en casos complejos, y a reducir los altos costos de atención médica. Aún se desconoce el rendimiento del sistema en la práctica hospitalaria diaria.