Microsoft ha presentato MAI‑DxO, una nuova superintelligenza medica che coordina più agenti AI per simulare il lavoro di un team di medici. Ogni agente svolge un ruolo: uno raccoglie le informazioni dal paziente, un altro richiede gli esami, un terzo esamina le conclusioni degli altri. Alla fine, il gruppo concorda su una diagnosi condivisa.
Il sistema è stato testato su casi clinici estremamente complessi, estratti dal New England Journal of Medicine, e ha ottenuto un’accuratezza dell’83 % nella diagnosi. In confronto, i medici di base, anche con i materiali di consulto a disposizione, hanno raggiunto solo il 36 %. Questa differenza evidenzia l’efficacia di MAI‑DxO nel superare la competenza medica tradizionale.
Nel contesto di una crescente domanda di competenze cliniche, Dominic King, vicepresidente della divisione Salute di Microsoft AI, ha sottolineato l’importanza di un approccio urgente. Il gap tra domanda e disponibilità di specialisti è enorme, e l’IA può offrire una soluzione sostanziale.
Performance con diversi modelli di base
Microsoft ha sperimentato MAI‑DxO con vari modelli di intelligenza, tra cui OpenAI, Google, Anthropic, Meta e DeepSeek. I risultati più promettenti sono stati ottenuti con GPT‑5 e GPT‑5.5.
Con GPT‑5, utilizzando un prompt breve, il modello ha raggiunto il 78,9 % di diagnosi corrette, con un costo di circa 8.400 dollari per caso. L’integrazione di MAI‑DxO ha ridotto la spesa di circa 3.000 dollari e aumentato la precisione a 82,9 %.
GPT‑5.5, rilasciato ad aprile 2026, è passato dal 72 % all’87 % con MAI‑DxO, con un costo leggermente inferiore rispetto a GPT‑5.
Gemini 2.5 Flash, il modello meno performante, ha mostrato un miglioramento notevole dal 46,4 % al 69 % grazie all’orchestrazione di MAI‑DxO.
Applicazioni in pronto soccorso
Nei casi di pronto soccorso, MAI‑DxO ha raggiunto circa l’85 % di precisione con GPT‑5.5, con costi simili a quelli di GPT‑5.5. Il vantaggio rispetto ai modelli base è stato minimo, ma la combinazione di precisione e costo è stata mantenuta equilibrata.
Background di Mustafa Suleyman
Mustafa Suleyman, capo di Microsoft AI, ha una lunga esperienza nel settore. È stato cofondatore di DeepMind, venduta a Google nel 2014. Successivamente, Google DeepMind ha acquisito Hark, la startup fondata da King, e insieme hanno lanciato DeepMind Health. Nel 2024 Suleyman è passato a Microsoft, seguito da King alcuni mesi dopo.
Il suo approccio si basa su un ciclo di produzione, test sul campo, correzione e rilancio. Ha già dimostrato successo con il codice e le chat; ora punta a estendere l’IA alle cartelle cliniche e al supporto decisionale entro l’anno prossimo.
Collaborazioni e futuri test ospedalieri
Microsoft ha siglato un accordo con il Beth Israel Deaconess Medical Center per testare MAI‑DxO in diversi contesti ospedalieri. I pazienti seguiranno il percorso tradizionale di triage, specialisti, trattamenti e dimissione, mentre contemporaneamente interagiranno con MAI‑DxO. Le raccomandazioni AI verranno confrontate con quelle dei medici umani.
King ha definito questo come il più grande studio di questo tipo, estendendo la ricerca a pronto soccorso e strutture di cura urgente, con l’obiettivo di dimostrare la scalabilità di questi sistemi.
Confronto con la concorrenza
Google ha pubblicato questo mese uno studio su The Lancet, in collaborazione con Beth Israel, sulla sua AI diagnostica conversazionale AMIE. Il test è stato condotto in visite reali di cure urgenti, con medici umani che sorvegliano la conversazione in tempo reale.
Microsoft ha inoltre pubblicato un manifesto su cosa serve per costruire la superintelligenza medica, definita come la capacità di superare i migliori sistemi sanitari guidati da esseri umani nel ragionamento medico e nella gestione dell’intero percorso di cura. L’obiettivo è integrare l’IA con medici e strutture per migliorare gli esiti.
Secondo Suleyman, questa tecnologia è altamente desiderata a livello globale, e Microsoft intende accelerarne l’implementazione, sfruttando la propria esperienza in dettatura e radiologia clinica. MAI‑DxO rappresenta il passo successivo verso un futuro in cui l’IA supporta attivamente la medicina.
