Microsoft ha dado a conocer hoy unos resultados que llaman la atención sobre MAI-DxO, su sistema experimental de apoyo al diagnóstico. En un estudio revisado por pares y publicado en Science, la herramienta rindió mejor que un grupo de médicos generalistas en diagnósticos complejos: acertó el 83,2% de 304 casos especialmente difíciles tomados del New England Journal of Medicine, frente al 36,1% logrado por los médicos.
La empresa añade que también salió mejor parada en situaciones más rutinarias de urgencias. En 325 ingresos de servicios de urgencias incluidos en el estudio, MAI-DxO alcanzó un 80,3% de acierto, mientras que el grupo de médicos se quedó en el 46,8%. Con esos datos, Microsoft sostiene que su precisión fue 1,7 veces mayor.
La clave del sistema no pasa por soltar una respuesta única al instante, sino por seguir un proceso secuencial que intenta parecerse al razonamiento clínico real. En vez de lanzar un diagnóstico de una sola vez, MAI-DxO recrea una especie de panel de expertos que va planteando preguntas, pidiendo pruebas, revisando resultados y corrigiendo la hipótesis según entra nueva evidencia.
Y ahí está una parte delicada del diagnóstico médico: no basta con acertar al final. También cuenta saber qué información conviene pedir antes, y en qué orden.
Según los investigadores, el sistema no solo fue más preciso de media. También tendió a escoger estudios diagnósticos de una forma más eficiente y con un coste estimado más bajo, porque pidió menos pruebas. Aun así, Microsoft insiste en que esas cifras son aproximaciones y no equivalen a una factura hospitalaria real.
Los mejores resultados que ha comunicado Microsoft se obtuvieron con tecnología de OpenAI, en concreto con GPT-5.
El estudio también recoge un buen rendimiento de GPT-5.5, aunque Microsoft defiende que MAI-DxO funciona como un marco independiente del modelo. Según la compañía, en pruebas previas ya había visto mejoras similares con sistemas de Google, Anthropic, Meta y otros proveedores. Lo que quiere poner en primer plano, más que el modelo que hay por debajo, es la manera de orquestar ese razonamiento paso a paso.
Más allá del titular, el trabajo viene con varias advertencias. La comparación no se hizo contra especialistas ni contra equipos clínicos completos, sino contra médicos generalistas. Además, los casos se presentaban por escrito: ni los médicos ni el sistema podían explorar físicamente a los pacientes ni interpretar de forma directa imágenes médicas. Y aunque los médicos sí tuvieron acceso a libros de texto e internet en una parte del estudio, algunos ajustes del experimento siguen sin parecerse del todo a lo que pasa en el día a día de un hospital real.
MAI-DxO todavía no se está usando en práctica clínica, pero Microsoft ya señala el siguiente paso: una evaluación en condiciones reales mediante un piloto con Beth Israel Deaconess Medical Center, en Boston, para probarlo como apoyo al triaje en urgencias.
Todo esto encaja con una apuesta más amplia por la salud digital. Microsoft ha agrupado varios equipos sanitarios bajo una misma estrategia y también va a liberar SDBench, su benchmark de diagnóstico secuencial. A día de hoy no se sabe cuándo podría llegar MAI-DxO a un uso clínico más extendido. Siguen abiertas, además, las preguntas legales, éticas, operativas y de aceptación por parte de los pacientes.
Author: Manuel Bosque
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