Microsoft ha pubblicato un articolo su Science in cui il sistema diagnostico MAI‑DxO ha ottenuto un’accuratezza dell’83% su casi complessi, superando i medici di base al 36% nello stesso esperimento.
Il nuovo strumento, chiamato MAI‑DxO, coordina diversi agenti di intelligenza artificiale che operano come un comitato medico: interrogano il paziente, prescrivono test e discutono la diagnosi finale.
Il test è stato condotto su una simulazione di casi complessi tratto dal New England Journal of Medicine. I medici di base, che lavoravano in modo individuale con materiale di riferimento, hanno raggiunto solo il 36% di precisione, mentre MAI‑DxO ha dimostrato un’accuratezza dell’83%.
Dominic King, vicepresidente del settore Health di Microsoft AI, ha sottolineato come la tecnologia rappresenti un passo importante verso la cosiddetta “superintelligenza medica”. La sfida attuale nel settore sanitario è infatti la crescente discrepanza tra domanda e disponibilità di competenze mediche.
Il risultato è l’ultimo esempio di Microsoft, insieme a Google e OpenAI, a sostenere che la propria IA può eguagliare o superare i medici. I dati indicano che gran parte del miglioramento deriva da modelli di base più potenti, con il sistema di orchestrazione di Microsoft che aggiunge ulteriori guadagni.
Il team ha testato MAI‑DxO con modelli di diverse aziende, tra cui OpenAI, Google, Anthropic, Meta e DeepSeek, ottenendo i migliori risultati con GPT‑5 e GPT‑5.5 di OpenAI. Con GPT‑5, il sistema ha migliorato l’accuratezza da 72% a quasi 87% su casi complessi, riducendo il costo medio di esecuzione di circa 3.000 dollari rispetto all’uso del modello da solo.
Per i casi di emergenza, invece, non si è registrati miglioramenti significativi né in termini di accuratezza né di costo. Stesse osservazioni si sono applicate a GPT‑5.5, che ha mantenuto un’accuratezza intorno all’85% su emergenze, senza variazioni sostanziali.
Il sistema è particolarmente utile con modelli meno potenti: Gemini 2.5 Flash, ad esempio, ha raggiunto il 46,4% da solo ma quasi il 69% con MAI‑DxO. Tuttavia, la differenza tra modelli deboli e forti è ancora più marcata del beneficio offerto da MAI‑DxO.
Secondo i ricercatori, i guadagni di accuratezza si riducono man mano che i modelli si avvicinano al massimo teorico. Il coordinamento di MAI‑DxO aiuta a ottimizzare sia l’accuratezza che i costi.
Mustafa Suleyman, capo del settore IA di Microsoft, ha annunciato una collaborazione con la Mayo Clinic per addestrare un modello di base per la sanità, previsto per il 2027. Suleyman ritiene che questo modello permetterà “di fare enormi progressi” e vede MAI‑DxO come parte dell’infrastruttura fondamentale per ottenere svolta reale nella medicina.
“Credo che entro il 2027 saremo al confine di un breakthrough di stile di codifica per i registri medici”, ha dichiarato Suleyman. “Potremo fornire previsioni altamente accurate sullo svolgimento di un record medico, un vantaggio inestimabile per i clinici.”
Suleyman ha dedicato la sua carriera a sfruttare l’IA per risolvere problemi medici. Dopo aver co-fondato DeepMind, acquisita da Google nel 2014, ha guidato DeepMind Health in collaborazione con l’app Hark. Nel 2024 si è unito a Microsoft, seguito da King alcuni mesi dopo.
“Siamo semplici credenti”, ha affermato Suleyman. “Sebbene l’uso dell’IA generativa in sanità sia ancora in fase iniziale, mi aspetto che i modelli medici diventino un ordine di grandezza migliori nei prossimi 24‑36 mesi.”
Con una nuova partnership con il Beth Israel Deaconess Medical Center di Boston, Microsoft valuterà le capacità di ragionamento clinico di MAI‑DxO in diversi contesti ospedalieri. Il progetto prevede che i pazienti ricevano il trattamento standard, inclusi triage, specialisti, trattamenti e decisioni sull’uscita, mentre chi acconsente interagirà anche con MAI‑DxO. Le raccomandazioni del sistema verranno confrontate con quelle dei medici umani.
Google ha pubblicato questo mese uno studio clinico insieme al Beth Israel Deaconess Medical Center in The Lancet per valutare l’IA diagnostica conversazionale AMIE in visite di pronto soccorso, monitorata in tempo reale da medici. “Pensiamo che questo sarà il più grande studio di questo tipo”, ha detto King, evidenziando la diversità delle situazioni in un pronto soccorso di Boston.
Il lavoro di Microsoft in Science si inserisce in un manifesto che definisce la “superintelligenza medica” come la capacità di superare i sistemi sanitari umani più forti in ragionamento e coordinamento lungo l’intero arco di cura. L’obiettivo è passare dal benchmarking di singoli compiti a un’integrazione con clinici e sistemi sanitari per migliorare gli esiti clinici.
“Questa è la tecnologia che tutto il mondo desidera, e per questo ci impegniamo a accelerare la sua introduzione”, ha dichiarato Suleyman, sottolineando come questa focalizzazione possa differenziare Microsoft dagli altri laboratori di frontiera. Microsoft già vende strumenti di dettatura e radiologia ai clinici e vede MAI‑DxO come un’estensione di questi sforzi.
“Dobbiamo diventare il prodotto di supporto decisionale clinico di stato d’arte numero uno nei prossimi anni”, ha concluso Suleyman.
