La IA de Microsoft diagnostica casos complejos con el doble de precisión que los médicos generalistas, buscando la superinteligencia médica

Image: Accuracy improvements delivered by DxO (no budget constraints) on CPC over modelsprompted with baseline prompt across different large language models.Image Credits:Microsoft AI · Source

El sistema de IA de Microsoft MAI-DxO supera a médicos generalistas en simulaciones de casos médicos complejos con un 83% de precisión, indicando avances hacia la 'superinteligencia médica' y planes para un modelo fundamental de salud con Mayo Clinic.

El sistema de diagnóstico con IA recientemente desarrollado por Microsoft, denominado MAI-DxO, demostró un rendimiento significativamente superior al de médicos generalistas en simulaciones de casos médicos complejos, según un estudio publicado en Science el 22 de octubre de 2026. La IA diagnosticó correctamente el 83% de los casos difíciles extraídos del New England Journal of Medicine, mientras que los médicos generalistas individuales, incluidos médicos de atención primaria e internistas, lograron solo un 36% de precisión. Es importante señalar que estos casos a menudo requieren experiencia de especialistas o deliberación en equipo, lo cual no se incluyó en la comparación.

MAI-DxO coordina múltiples agentes de IA para imitar un panel de médicos: interrogando a pacientes, ordenando pruebas y debatiendo diagnósticos. Este sistema de orquestación opera sobre grandes modelos de lenguaje de distintos proveedores. Microsoft encontró sus mejores resultados al aprovechar los modelos GPT-5 y GPT-5.5 de OpenAI. Por ejemplo, GPT-5 alcanzó por sí solo un 78.9% de precisión en casos complejos con un costo estimado de alrededor de 8,400 dólares por caso. Con la coordinación de DxO, los costos bajaron en aproximadamente 3,000 dólares y la precisión aumentó modestamente en unos cuatro puntos porcentuales.

El modelo más nuevo GPT-5.5, introducido en abril de 2026, mostró una división adicional: en casos complejos, DxO elevó la precisión del 72% a casi el 87% a un costo ligeramente menor, mientras que en casos de urgencias, tanto GPT-5.5 con DxO como sin él lograron aproximadamente un 85% de precisión con costos similares. La orquestación de DxO beneficia particularmente a modelos menos capaces; por ejemplo, Gemini 2.5 Flash mejoró del 46.4% a casi el 69% de precisión con DxO. Sin embargo, las diferencias entre modelos subyacentes tuvieron un impacto mayor en los resultados que solo las ganancias de la orquestación.

Funcionarios de Microsoft destacaron este trabajo como un paso hacia la "superinteligencia médica": la capacidad de superar a los mejores sistemas humanos contemporáneos en razonamiento médico y coordinación en la atención completa. Mustafa Suleyman, CEO de Microsoft AI y cofundador de DeepMind, enfatizó la colaboración continua con Mayo Clinic para desarrollar un modelo fundamental de IA para salud previsto para 2027. Suleyman anticipa avances que permitirán predicciones altamente precisas sobre historiales médicos y condiciones clínicas de pacientes, lo que podría ayudar mucho a los clínicos.

Además, Microsoft está lanzando una evaluación clínica de las habilidades de razonamiento de DxO en el Beth Israel Deaconess Medical Center en Boston, evaluando el rendimiento en escenarios reales de urgencias y atención rápida. Los pacientes recibirán atención clínica estándar mientras que los participantes que den su consentimiento también interactuarán con DxO, permitiendo un análisis comparativo contra médicos humanos. Estas pruebas en el mundo real siguen esfuerzos similares por parte de Google para evaluar su IA diagnóstica conversacional.

Microsoft ve a DxO como una extensión de sus ofertas actuales de IA en salud, como herramientas de dictado y radiología. Suleyman indicó que la iteración continua mediante despliegue en vivo y retroalimentación mejorará rápidamente la efectividad clínica de estos sistemas, esperando un crecimiento sustancial en capacidades en los próximos dos a tres años. La compañía aspira a que DxO y tecnologías relacionadas sean los principales productos de soporte a decisiones clínicas a nivel mundial.

Aunque el estudio subraya el potencial de la IA en diagnóstico médico, también señala que conforme la IA se acerca a la precisión teórica máxima en estas tareas, mejoras adicionales serán más difíciles de lograr. Microsoft posiciona su enfoque de orquestación como esencial para optimizar tanto la precisión como los costos operativos, señalando una infraestructura fundamental dirigida a integrar profundamente la IA en la prestación de servicios de salud en los próximos años.