MAI-DxO, el nuevo Orquestador de Diagnóstico de IA de Microsoft, ha demostrado una precisión diagnóstica notable, alcanzando hasta un 80% en casos médicos complejos. Este sistema supera significativamente a los médicos humanos, quienes lograron una precisión media del 19,9% en las mismas pruebas. Además de su alta precisión, MAI-DxO es capaz de reducir los costos de atención médica en aproximadamente un 20% al seleccionar pruebas y procedimientos más económicos sin comprometer la calidad diagnóstica. El sistema opera mediante un innovador marco de "cadena de debate" que simula la colaboración entre profesionales médicos, integrando múltiples modelos de IA como GPT, Gemini, Llama, Claude y Grok. Cuando se combinó con el modelo o3 de OpenAI, MAI-DxO alcanzó su mayor rendimiento con una precisión del 85,5%.

La efectividad de MAI-DxO se deriva de estrategias inspiradas en el razonamiento médico que equilibran la precisión con la eficiencia de costos. Este enfoque de orquestación ha mejorado la precisión de varios modelos fundacionales en un promedio de 11 puntos porcentuales. La técnica de "Cadena de Debate" representa un avance al combinar el prompting de Cadena de Pensamiento (CoT) con la deliberación entre distintos modelos, permitiéndoles debatir y aportar diversas perspectivas para llegar a un diagnóstico consensuado. Este proceso deliberativo, que incluye la formulación de preguntas críticas, refleja la manera en que los equipos médicos humanos abordan casos complejos, pero con las ventajas adicionales de un acceso más amplio al conocimiento, razonamiento sistemático y ausencia de sesgos cognitivos. Este sistema promete transformar la prestación de servicios de salud al apoyar a los clínicos con casos difíciles y optimizar la asignación de recursos.