Microsoft ha dado un paso de gigante hacia la superinteligencia médica con un sistema de inteligencia artificial que, según pruebas iniciales, es capaz de diagnosticar enfermedades con una precisión del 80%. Si lo comparamos con un panel de médicos humanos, que aciertan en torno al 20% de los casos, es una diferencia abrumadora.
Además, este modelo consigue reducir el coste de la atención sanitaria en un 20%, lo que puede marcar un antes y un después en cuanto a la atención médica, especialmente en sistemas como el de Estados Unidos, donde el precio es una barrera frecuente.
El corazón del avance de Microsoft es el MAI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO). ¿Qué lo hace especial? Este sistema va mucho más allá de analizar textos médicos o responder preguntas concretas. MAI-DxO imita el procedimiento de diagnóstico de un humano: desglosa cada caso clínico en pasos separados como identificar síntomas, elegir pruebas, analizar los resultados y finalmente dar un diagnóstico.
Lo innovador es que, para cada decisión, consulta varios de los modelos más avanzados de inteligencia artificial disponibles—entre ellos ChatGPT, Gemini, Claude, Llama o Grok—y “combina” sus respuestas como si varios expertos estuvieran debatiendo para llegar juntos al diagnóstico más sólido. Así, logra una colaboración digital comparable a cómo trabajan equipos médicos en la vida real.
Este enfoque escalonado, donde la IA consulta a varios “agentes digitales” y ajusta el diagnóstico tras cada etapa, genera una calidad y profundidad que nadie había alcanzado hasta ahora en medicina computacional.
Para poner a prueba este sistema, Microsoft empleó 304 casos clínicos extraídos de la New England Journal of Medicine, una de las publicaciones más reputadas del campo. Se creó una evaluación estandarizada, el Sequential Diagnosis Benchmark (SDBench), que permite comparar objetivamente el rendimiento de la IA frente a médicos reales.
También te puede interesar:OpenAI lanza la app de ChatGPT para Windows con nuevas funcionalidadesEn este experimento riguroso, el MAI-DxO diagnosticó con éxito el 80% de los casos. Por contraste, los equipos médicos humanos solo acertaron el 20%. La diferencia es tan grande que obliga a preguntarse: ¿estamos ante una “superinteligencia médica” en ciernes?
Mustafa Suleyman, director general de IA en Microsoft, así lo plantea. Su enfoque de “orquestación”—un debate digital en cadena—es lo que le da fuerza a este nuevo sistema.
Más allá de la precisión, el modelo logró reducir los gastos asociados a cada caso clínico en un 20%. Esto fue posible porque la IA tiende a seleccionar solo las pruebas realmente necesarias y elige procedimientos más asequibles siempre que los datos lo permiten.
Sin embargo, algunos expertos señalan que, Habría que comprobar si este ahorro se sostiene en la práctica clínica, donde entran en juego factores como la comodidad del paciente o la disponibilidad de recursos.
Lo más relevante es que este sistema no se limita a analizar texto o resumir información; reproduce paso a paso el mismo razonamiento que haría un médico: desde el interrogatorio inicial hasta la petición de pruebas y el diagnóstico final.
Los modelos de IA multimodales ya se aplican en salud (como para analizar radiografías), pero aún no existía nada que pudiera replicar la “cadena lógica”—síntomas, pruebas, diagnósticos—como hace este orquestador. De ese modo, la IA, además de acertar, explica su razonamiento y adapta sus decisiones en tiempo real, lo que refuerza su credibilidad y utilidad en medicina.
También te puede interesar:Microsoft ofrece miles de dólares a quienes encuentren vulnerabilidades en su IAEl coste y el acceso rápido a médicos especializados es un reto en muchos países, especialmente en Estados Unidos. Microsoft busca responder a esta necesidad aportando un diagnóstico fiable, rápido y accesible a un precio menor.
Dominic King, vicepresidente de Microsoft y colaborador en el desarrollo del sistema, recalca la importancia de ofrecer herramientas que no solo sean precisas sino también sostenibles económicamente.
Si el modelo se implementa a gran escala, vas a poder diagnosticar enfermedades graves antes y gastar menos en pruebas innecesarias, lo que puede cambiar la gestión sanitaria en lugares con altos costes médicos.
La introducción de estos sistemas plantea dudas sobre el sesgo en los datos de entrenamiento. Algunas poblaciones menores representadas en los historiales médicos disponibles podrían recibir diagnósticos menos ajustados. Además, los expertos recuerdan que, durante el experimento, a los médicos humanos no se les permitió buscar apoyo ni usar herramientas digitales, algo poco realista en el trabajo diario.
David Sontag, científico del MIT y cofundador de una startup de IA médica, reconoce que este estudio es “rigurosamente metódico” y valora su realismo al imitar el modo de pensar clínico, pero advierte que los resultados han de interpretarse con cierto escepticismo hasta validar la eficacia en pacientes reales y contextos no controlados.
Según Eric Topol, del Instituto Scripps, lo innovador es que el experimento ha analizado casos complejos, mostrando que en teoría la IA puede abaratar la medicina. Sin embargo, para dar el salto a la práctica clínica, será imprescindible realizar ensayos clínicos rigurosos que comparen a la IA frente a equipos médicos de verdad y puedan mostrar su impacto real en costes y calidad asistencial.
El desarrollo de esta IA médica ha sido posible en parte por el trasvase de talento entre tecnológicas. Microsoft ha fichado a expertos en IA que venían de Google, y el propio Mustafa Suleyman fue uno de los altos cargos en la división de inteligencia artificial de la compañía rival. Esta disputa no solo impulsa la innovación, sino que eleva los estándares de competencia y metodología en el sector.
Por ahora, Microsoft no ha decidido todavía si convertirá esta tecnología en un producto comercial. Hay opciones abiertas: podría integrarla en servicios populares como Bing o lanzar herramientas específicas para profesionales de la salud. Mientras tanto, planea continuar las pruebas durante al menos dos años antes de tomar una decisión definitiva sobre su despliegue real.
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