微软系统在模拟中诊断出83%的复杂病例——TechCrunch
微软人工智能诊断系统 MAI-DxO 在模拟中正确识别了83%的复杂医疗病例，而独立使用参考资料工作的全科医生和内科医生的正确率为36%。科技媒体 TechCrunch 报道称，这项研究结果已发表在《科学》杂志上。
MAI-DxO 协调多个AI代理，模拟医疗会诊的工作：向患者提问、开具检查，并讨论可能的诊断。测试使用了《新英格兰医学杂志》中的复杂临床病例。
比较的局限性
这类复杂病例通常由相关领域专家或医疗团队审议，而他们未被纳入与该系统的比较中。微软AI首席执行官穆斯塔法·苏莱曼称，这一结果是迈向“医疗超级智能”的一步。
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与此同时，研究自身的数据表明，准确率提升的很大一部分由基础语言模型带来，而 DxO 协调系统则额外带来了独立效果。微软在 OpenAI、谷歌、Anthropic、Meta 和 DeepSeek 的模型上测试了 MAI-DxO；使用 OpenAI 的 GPT-5 和 GPT-5.5 获得了最佳结果。
准确率和成本
在复杂病例测试中，使用基础短提示词的 GPT-5 准确率达到78.9%，每个病例的估计成本为8400美元。使用 DxO 可将估计成本降低约3000美元，但准确率仅提高约四个百分点。在急诊科场景中，没有记录到准确率或成本的显著改善。
DxO 对能力较弱的模型帮助最为明显：Gemini 2.5 Flash 单独使用时准确率达到46.4%，配合协调系统后接近69%。微软还计划与波士顿的 Beth Israel Deaconess Medical Center 共同评估 DxO 在医院环境中的临床推理能力。给予同意的患者将在接受标准治疗的同时与该系统互动，其建议将与医生的决定进行比较。
