Microsoft presenta una herramienta de IA que supera hasta 3,7 veces la precisión diagnóstica de médicos en pruebas complejas
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Un diagnóstico construido mediante debate entre varias IA
El equipo de salud de Microsoft AI (MAI) presentó SDBench, un sistema de evaluación para diagnósticos secuenciales mediante conversación, y MAI-DxO, una herramienta diseñada a partir de ese marco. El estudio correspondiente fue publicado en la revista científica internacional Science.
MAI-DxO, sigla de Diagnostic Orchestrator, busca apoyar al personal sanitario en casos de enfermedades raras y situaciones de urgencia. En lugar de depender de la respuesta inmediata de un solo modelo, varias IA formulan diagnósticos y los someten a pruebas, discusión y verificación antes de llegar a una conclusión. El sistema también calcula el valor esperado y el costo de cada examen para elegir la ruta diagnóstica más adecuada.
Según Microsoft, el objetivo es alcanzar una mayor precisión con menos pruebas y un menor gasto, mientras la IA acompaña al equipo médico durante las distintas etapas del proceso.
Una precisión del 83% en casos clínicos de alta dificultad
La validación utilizó 304 casos clínicos de máxima complejidad publicados en The New England Journal of Medicine. El grupo de comparación estuvo formado por médicos internistas y generalistas.
MAI-DxO acertó en el 83% de esos casos. Los médicos generalistas que diagnosticaron sin materiales de consulta alcanzaron un 22%, por lo que el resultado de la herramienta fue aproximadamente 3,7 veces superior. Cuando los profesionales pudieron recurrir a libros de texto y búsquedas en internet, su precisión aumentó al 36%, todavía más de 2,3 veces por debajo de la registrada por el sistema.
El medio tecnológico estadounidense TechCrunch señaló una limitación relevante de la comparación: en hospitales reales, los diagnósticos de esta complejidad suelen quedar en manos de especialistas o equipos multidisciplinarios, y no únicamente de internistas o médicos generalistas.
Resultados en urgencias y reducción de costos
En otra evaluación, basada en datos de ingresos a salas de urgencias de Estados Unidos, MAI-DxO obtuvo una precisión diagnóstica del 80%, frente al 47% de los médicos, una diferencia superior a 1,7 veces.
La herramienta también redujo las pruebas consideradas innecesarias. De acuerdo con las estimaciones presentadas, el costo diagnóstico quedó en la mitad o incluso en un tercio del correspondiente a los sistemas existentes.
Mustafa Suleyman, director ejecutivo de MAI, describió el resultado como un paso importante hacia una “superinteligencia médica”.
Próxima prueba con pacientes reales
Microsoft prevé poner a disposición de la comunidad investigadora el código de evaluación de SDBench y su algoritmo para calcular costos. La compañía también inició, junto con el Beth Israel Deaconess Medical Center de Boston, un estudio clínico para comprobar si la tecnología puede aplicarse en la práctica médica.
La investigación se realizará con pacientes reales en salas de urgencias y hospitales. Además, Microsoft planea integrar dentro de MAI a sus equipos de investigación sanitaria y médica, hasta ahora distribuidos en distintas áreas de la empresa, con el propósito de acelerar el desarrollo de esta tecnología.
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