Dans une étude parue dans Science, Microsoft soutient que son système de diagnostic assisté par ordinateur, MAI-DxO, a passé un cap. D’après les résultats présentés, l’outil a atteint 83,2 % de précision sur 304 cas particulièrement ardus tirés du New England Journal of Medicine. En face, un groupe de médecins généralistes, pourtant autorisés à consulter des manuels et internet, obtenait 36,1 %.
Le même constat ressort, selon l’étude publiée dans Science, dans un cadre un peu plus proche de la réalité du terrain.
Sur 325 admissions aux urgences, MAI-DxO a affiché 80,3 % de précision, contre 46,8 % pour les médecins. Sur cet exercice, le système s’est donc montré environ 1,7 fois plus précis.
Ce que Microsoft met en avant avec MAI-DxO, c’est surtout sa façon de raisonner. Beaucoup d’outils passent tout le dossier d’un patient en revue d’un seul bloc. Celui-ci procède autrement, par étapes, un peu comme le ferait une équipe médicale : il pose des questions supplémentaires, réclame des examens, lit les résultats, puis revoit son hypothèse diagnostique au fur et à mesure que de nouvelles informations arrivent.
Microsoft présente ce mécanisme comme une sorte de comité virtuel d’experts. L’idée n’est pas seulement de sortir une réponse finale, mais de refaire le cheminement médical qui permet d’y arriver.
La version la plus convaincante montrée dans l’étude publiée dans Science s’appuyait sur GPT-5. Le cadre de recherche mentionne aussi de très bonnes performances avec GPT-5 et GPT-5.5. Microsoft ajoute toutefois que son orchestrateur ne dépend pas d’un seul fournisseur et qu’il peut aussi fonctionner avec des modèles signés Google, Anthropic ou Meta.
Autre élément souligné dans l’étude : l’évaluation ne se limitait pas au bon diagnostic à l’arrivée. Les chercheurs ont aussi regardé si les examens demandés étaient pertinents. D’après leurs résultats, MAI-DxO aurait pu faire baisser le coût du parcours diagnostique en prescrivant moins de tests.
Prudence, quand même. Ces estimations de coûts viennent de simulations de cas, pas de vraies factures hospitalières.
Les résultats restent frappants, mais leurs limites sont assez nettes. D’abord, la comparaison a été menée contre des médecins généralistes, pas contre des spécialistes ni contre des équipes spécialisées. Ensuite, les cas étaient présentés uniquement sous forme de texte : ni le système ni les praticiens n’avaient accès à un examen physique, à des images médicales, ni à tout le contexte réel d’un patient.
Plus surprenant, dans certaines comparaisons plus larges citées par les chercheurs dans l’étude, des médecins privés d’outils de référence tombaient autour de 22 %. Ça montre à quel point les scores peuvent bouger selon le protocole choisi.
Aujourd’hui, MAI-DxO n’est pas utilisé en pratique clinique courante. Microsoft prévoit un test en conditions réelles avec le Beth Israel Deaconess Medical Center, à Boston. Le premier cas d’usage visé serait le triage des patients dans les salles d’attente des urgences.
Ce qui se joue ici est énorme : un système de ce type pourrait devenir un assistant de diagnostic redoutablement puissant, sans pour autant prendre la place des médecins. Mais il reste des questions très concrètes à régler, de l’acceptation par les patients à l’intégration dans les dossiers médicaux électroniques, sans oublier la responsabilité juridique et l’intérêt économique sur la durée. Pour accélérer les comparaisons, Microsoft a aussi annoncé l’ouverture de son benchmark SDBench.
Author: Manuel Bosque
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