Microsoft published a Science paper today on MAI-DxO, its AI diagnostic system, with new results on how the software handled simulated medical diagnosis.
Across 304 difficult New England Journal of Medicine cases, MAI-DxO reached 83.2% accuracy, according to Microsoft’s paper, compared with 36.1% for generalist doctors using textbooks and the internet; Microsoft adds that, in some more resource-limited physician comparisons, the number was closer to 22%. In another set of 325 emergency admissions, MAI-DxO hit 80.3% versus 46.8% in the same study, about 1.7 times better. The way it got there matters. Rather than making a one-shot guess, the system worked through each case step by step, deciding what to ask next, which tests to order, and when to revise the diagnosis.
Microsoft says MAI-DxO also chose fewer tests at a lower simulated cost. The strongest results came from GPT-5 and GPT-5.5, though Microsoft says the system can run on models from Google, Anthropic, Meta, and others. There are some clear limits to keep in mind: the study was text-only, the physician comparison used generalists rather than specialists, and neither side had access to physical exams or imaging.
If you follow AI in healthcare, the paper is worth reading. It still doesn’t prove that software can replace a doctor in the exam room. Workflow, liability, trust, and value are all still unresolved.
The Science paper is available now. Microsoft says MAI-DxO isn’t treating patients, and the next round of testing is planned with Beth Israel Deaconess for emergency triage and waiting-room support, as Microsoft open-sources SDBench.
Author: Manuel Bosque
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"de-DE": "Manuel Bosque schreibt bei Softonic über Software: Desktop-Programme, Produktivitätswerkzeuge und kleine Tools, die ein Problem wirklich lösen. Sein Maßstab ist praktisch — was ein Programm tatsächlich leistet, was es dafür verlangt und für wen es sich lohnt —, deshalb misstraut er Funktionslisten und testet lieber selbst. Er gehört zum Team, das festlegt, wie Software auf der Seite behandelt wird, und arbeitet täglich mit KI-Werkzeugen in der redaktionellen Produktion.",
"en-US": "Manuel Bosque covers software at Softonic: desktop programs, productivity tools and the small utilities that solve one problem well. His approach is practical — what a program actually does, what it asks in return and who it is for — which is why he distrusts feature lists and prefers to test. He is part of the team that decides how software gets covered on the site, and works daily with AI tools applied to editorial production.",
"es-ES": "Manuel Bosque se ocupa de la cobertura de software en Softonic: programas de escritorio, herramientas de productividad y utilidades pequeñas que resuelven bien un solo problema. Su criterio es práctico —qué hace realmente un programa, qué pide a cambio y a quién le sirve—, y por eso desconfía de las listas de funciones y prefiere probar. Forma parte del equipo que decide cómo se cuenta el software en la web y trabaja a diario con herramientas de IA aplicadas a la producción editorial.",
"fr-FR": "Manuel Bosque couvre les logiciels chez Softonic : programmes de bureau, outils de productivité et petits utilitaires qui résolvent bien un seul problème. Son approche est pratique — ce qu'un logiciel fait vraiment, ce qu'il demande en échange et à qui il s'adresse —, d'où sa méfiance envers les listes de fonctionnalités et sa préférence pour l'essai. Il fait partie de l'équipe qui définit la manière de traiter le logiciel sur le site et travaille au quotidien avec des outils d'IA appliqués à la production éditoriale.",
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"pt-BR": "Manuel Bosque cobre software na Softonic: programas para desktop, ferramentas de produtividade e pequenos utilitários que resolvem bem um problema só. Seu critério é prático — o que um programa realmente faz, o que pede em troca e para quem serve — e por isso desconfia de listas de recursos e prefere testar. Faz parte da equipe que define como o software é abordado no site e trabalha diariamente com ferramentas de IA aplicadas à produção editorial."
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