Sistema de IA coordena diagnósticos virtuais e supera médicos em dois testes escritos
O MAI-DxO escolhe especialistas virtuais, exames e sínteses; resultados em casos NEJM e MIMIC-IV-ED foram superiores aos grupos médicos comparados, sem validação clínica prospetiva.
Um sistema da Microsoft que coordena vários agentes de IA obteve maior exatidão diagnóstica do que grupos de médicos em dois testes escritos. O MAI-DxO distribui papéis — geração de hipóteses, escolha de exames, crítica e síntese — e repete o ciclo à medida que recebe nova informação.
Dois conjuntos de problemas
A avaliação incluiu 304 casos clínicos complexos publicados no New England Journal of Medicine e apresentações mais comuns extraídas do MIMIC-IV-ED. Nos casos complexos, uma configuração do sistema atingiu 83% de acerto, contra 22% para médicos sem recursos adicionais e 36% com acesso a recursos. Nos casos de urgência, o valor divulgado foi 80%, contra 47% no grupo médico.
O custo entrou na função de decisão
O sistema não recebeu logo todos os exames. Tinha de pedir dados e pagar um custo simulado por cada passo. Uma configuração chegou a 81% de exatidão usando menos de metade do custo de testes do comparador. Esta métrica aproxima o exercício de uma decisão real, embora preços simulados e casos textuais continuem longe de um serviço clínico.
O teste decisivo será prospetivo
Os casos tinham diagnósticos conhecidos e informação preparada. A consulta real inclui sintomas incompletos, mudanças ao longo do tempo, preferências do doente e responsabilidade profissional. Está planeada avaliação prospetiva no Beth Israel Deaconess Medical Center. Até esses resultados, o estudo demonstra capacidade em benchmarks e não eficácia clínica autónoma.