Un sistema di intelligenza artificiale di Microsoft ha formulato la diagnosi corretta nell'83% dei casi complessi tratti dal New England Journal of Medicine, contro il 36% dei medici generalisti che avevano a disposizione materiale di riferimento e il 22% di quelli che non lo avevano. I risultati sono pubblicati su Science.
Il sistema si chiama MAI-DxO (Microsoft AI Diagnostic Orchestrator) e coordina più agenti IA che simulano un panel di medici. Il processo è sequenziale: il sistema parte dal sintomo principale e deve decidere da solo quali domande porre e quali esami ordinare, senza ricevere in blocco sintomi, anamnesi e referti. Gli agenti hanno ruoli distinti: propongono diagnosi, scelgono gli esami, mettono in discussione le ipotesi e pesano i costi.
Immagine: The-Swarm-Corporation — https://github.com/The-Swarm-Corporation/Open-MAI-Dx-Orchestrator
Per misurare questo tipo di ragionamento, Microsoft ha costruito un benchmark proprio, SDBench, il cui codice è disponibile in open source, mentre i dati dei casi sono accessibili con licenze e vincoli d'uso. Nella versione preliminare del 2025 i casi erano 304.
Sui casi di pronto soccorso, ricavati da un ampio database di ricoveri del Beth Israel Deaconess Medical Center di Boston, il sistema ha raggiunto l'80% contro il 47% medio dei medici. Il costo però dipende dalla configurazione: nella versione più accurata il costo medio stimato è di 5.431 dollari per caso, più dei 4.725 dollari dei medici. Imponendo un tetto di spesa il costo scende a circa la metà o poco più di un quarto, con un'accuratezza leggermente inferiore. Si tratta di costi stimati su casi simulati, non di spesa sanitaria reale.
Il modello conta più dell'orchestrazione
I risultati principali sono stati ottenuti con GPT-5 di OpenAI. L'analisi dei dati mostra però che il contributo dell'orchestrazione è più limitato di quanto suggerisca il titolo: con GPT-5 da solo e un prompt semplice, l'accuratezza sui casi complessi è del 78,9%, a un costo stimato di circa 8.400 dollari per caso. MAI-DxO riduce il costo di circa 3.000 dollari e alza l'accuratezza di circa quattro punti. Sui casi di pronto soccorso la differenza tra il modello da solo e il sistema completo è minima.
L'orchestrazione aiuta di più con i modelli meno capaci, ma il divario tra modelli deboli e forti resta più ampio del vantaggio portato dal sistema.
Il confronto esclude gli specialisti e non è una prova clinica
Il confronto non include gli specialisti, che di norma gestiscono casi di questa complessità. Il sistema è stato provato solo su casi passati e non è chiaro come si comporterebbe in un contesto clinico reale. «Serve una validazione clinica», ammette Mustafa Suleyman, amministratore delegato di Microsoft AI. «È un salto, ma questa è una tappa importante lungo il percorso.»
Microsoft valuterà ora MAI-DxO al Beth Israel Deaconess Medical Center, in una collaborazione appena avviata. I pazienti riceveranno il trattamento standard e chi dà il consenso interagirà in parallelo con il sistema, le cui raccomandazioni saranno confrontate con quelle dei medici. La prova dovrebbe partire «nel giro di un paio di mesi», ma nessuna data precisa è stata fissata.
Superintelligenza medica
Lo studio coincide con un documento programmatico di Microsoft sulla superintelligenza medica, definita come la capacità di superare i sistemi sanitari guidati dall'uomo nel ragionamento medico e nel coordinamento lungo l'intero percorso di cura. Suleyman prevede prestazioni indistinguibili da quelle umane in questo ambito nei prossimi due anni circa. Microsoft sta inoltre addestrando con la Mayo Clinic un foundation model per la sanità, da rilasciare l'anno prossimo.
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