King, Dominic, y Harsha Nori. 2025. “The Path to Medical Superintelligence.” Microsoft AI Blog, 30 de junio de 2025. https://shorturl.at/NXj3Y

Microsoft ha presentado MAI‑DxO (Microsoft AI Diagnostic Orchestrator), un sistema de IA médica que ha alcanzado una precisión de 85,5 % en el diagnóstico de 304 casos clínicamente complejos extraídos del New England Journal of Medicine (NEJM)

A diferencia de sistemas anteriores basados en un solo modelo, MAI‑DxO simula un panel virtual de especialistas: usa agentes con funciones específicas (como formular hipótesis, ordenar pruebas, controlar costos y verificar razonamientos), que interactúan en una cadena de debate iterativa . Esta técnica, también llamada “chain of debate” o “Sequential Diagnosis Benchmark (SDBench)”, permite formular preguntas, ordenar pruebas, revisar costos y confirmar los pasos antes de emitir el diagnóstico final

Además de su alto rendimiento en precisión, MAI‑DxO demostró ser más eficiente económicamente. En una configuración se redujeron los costos de pruebas hasta un 20-50 %, sin sacrificar la calidad diagnóstica. Esta eficiencia es particularmente relevante en EE. UU., donde el gasto sanitario representa cerca del 20 % del PIB, y entre el 20 y el 25 % se estima que es desperdiciado por pruebas innecesarias

A pesar del entusiasmo, este sistema todavía no está listo para su uso clínico real. Los estudios se llevaron a cabo en un entorno controlado, y no han sido revisados por pares ni validados con pacientes reales . Además, los médicos participantes trabajaron en aislamiento, sin los recursos habituales, lo que podría haber afectado sus desempeños. Se requieren ensayos clínicos, supervisión regulatoria y pruebas en escenarios cotidianos antes de su adopción generalizada.

Microsoft y expertos coinciden en que MAI‑DxO es una herramienta para asistir a los médicos, no un reemplazo: la relación médico-paciente, la empatía y el juicio ante situaciones ambiguas siguen siendo esenciales. Mustafa Suleyman, CEO de la división AI de Microsoft, lo describió como un paso hacia la “superinteligencia médica”, con potencial para aliviar la escasez de personal sanitario. Expertos como el Dr. Eric Topol resaltan su potencial, pero subrayan que se debe continuar con estudios rigurosos en entornos clínicos