Microsoft publicó en junio de 2025 un estudio sobre su aplicación de diagnóstico médico basada en inteligencia artificial denominado Microsoft AI Diagnostic Orchestrator (MAI—DxO).
El estudio comparó el desempeño de MAI—DxO con el de 21 médicos de Estados Unidos y Reino Unido, con una media de entre 5 y 20 años. Aclarar que no eran especialistas en áreas concretas, sino médicos de atención primaria y generalistas. Se utilizaron 304 casos publicados en el New England Journal of Medicine.
MAI—DxO diagnosticó correctamente el 85,5 % de los casos sometidos a examen. Su porcentaje de precisión fue cuatro veces mayor que la de los médicos humanos, quienes acertaron el 20 % de las veces. MAI—DxO también redujo los costes de diagnóstico en un 20 % en comparación con los médicos, al reducir el número de pruebas diagnósticas.
Para imitar la forma iterativa en que los médicos suelen abordar los casos clínicos —recopilando información, analizándola, solicitando pruebas y tomando decisiones basadas en los resultados—, el equipo de Microsoft diseñó un proceso de toma de decisiones paso a paso para cada caso. Este enfoque permitía tanto a los médicos como al sistema de IA formular preguntas y decidir los pasos siguientes, como solicitar pruebas adicionales en función de la información obtenida en cada etapa. De este modo, el proceso se asemejaba a un diagrama de flujo de decisiones, donde cada pregunta y acción posterior dependía de los datos recopilados previamente.
MAI—DxO combinó las capacidades de varios modelos de lenguaje líderes como ChatGPT de OpenAI, Gemini de Google, Claude de Anthropic, LLama de Meta y Grok de xAI, imitando el trabajo colaborativo de expertos humanos. Para replicar la forma en que los médicos abordan casos complejos, MAI—DxO simula un panel de médicos, propone diagnósticos diferenciales probables y selecciona estratégicamente pruebas de alto valor y coste–eficientes.
MAI—DxO no solo entrega un diagnóstico final, sino que muestra su proceso de razonamiento paso a paso, de forma que los médicos pueden estudiar y analizar su razonamiento, lo que facilita la supervisión del diagnóstico en tiempo real. Además, ofrece una ventaja añadida, pues puede mejorar la formación de los médicos para aumentar aún más la precisión diagnóstica.
El experimento recibió duras críticas por algunos expertos del sector. Keith Dreyer, director de ciencia de datos del Hospital General de Massachusetts y del Centro de Ciencia de Datos Clínicos del Hospital Brigham and Women’s, afirmó que el sistema de Microsoft no es del todo novedoso, ya que sus diagnósticos dependían del rendimiento combinado de múltiples modelos de IA. En su opinión, «están probando el concepto de probar todos los modelos disponibles actualmente y combinar su toma de decisiones», lo que no representa un avance único en modelos optimizados específicamente para salud.
Microsoft no es la única empresa que desarrolla un programa médico basado en IA para el diagnóstico de enfermedades. Google está desarrollando un sistema similar denominado AMIE.
Conclusión
Hace una década, los primeros algoritmos de IA aplicados a la medicina se limitaban a tareas binarias, como el análisis de imágenes para detectar tumores. Sin embargo, los modelos de inteligencia artificial que se están desarrollando actualmente van mucho más allá: ahora son capaces de mantener conversaciones naturales con los pacientes, formular preguntas pertinentes y analizar cada caso de manera eficiente. Además, pueden sugerir en el momento adecuado las pruebas e intervenciones más apropiadas, mejorando así la precisión y la personalización del cuidado médico. El hándicap está en el porcentaje de acierto, que está lejos del 100 %.
Mustafa Suleyman –CEO de Microsoft AI– declaró al periódico británico The Guardian que «el sistema funcionará perfectamente dentro de la próxima década». Lo malo es que todos estos avances se están concentrando en las grandes compañías tecnológicas con tendencia al monopolio.
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