Microsoft desarrolló una nueva inteligencia artificial llamada AI Diagnostic Orchestrator, o MAI-DxO, capaz de diagnosticar enfermedades con una precisión del 80%. La tasa de acierto cuadruplica la de médicos humanos sometidos a las mismas condiciones de prueba, quienes solo alcanzaron un 20%.
El desarrollo fue liderado por Mustafa Suleyman, excofundador de DeepMind y actual CEO de Microsoft AI. En apenas un año, un equipo de élite, con recursos casi ilimitados, dio forma a lo que algunos ya llaman una “superinteligencia médica”.
Cómo funciona la superinteligencia médica
MAI-DxO no es un chatbot ni un software tradicional. Es un sistema diseñado para replicar el razonamiento clínico humano. Se estructura en cinco agentes especializados de IA que cumplen distintas funciones:
- Formular hipótesis de diagnóstico.
- Sugerir estudios médicos.
- Analizar los resultados.
- Proponer tratamientos.
- Coordinar el proceso como moderador.
Estos agentes interactúan entre sí, debaten, se corrigen y llegan a consensos mediante un proceso llamado chain-of-debate (cadena de debate), según lo describe Microsoft.
El sistema no solo entrega un diagnóstico, sino que explica paso a paso cómo lo alcanzó, lo que lo hace útil para médicos, investigadores y entornos educativos.
Pruebas iniciales en laboratorio
En los ensayos de Microsoft, los médicos trabajaron en condiciones controladas, sin acceso a internet ni consultas externas. MAI-DxO, bajo las mismas restricciones, logró diagnosticar correctamente más del 80% de los casos.
Además, lo hizo con una limitación adicional: debía minimizar costos y no pedir estudios innecesarios. La intención fue simular escenarios reales del sistema de salud, donde los recursos son limitados.
¿Un punto de quiebre en la medicina?
Los resultados abren un nuevo debate sobre el rol de la inteligencia artificial en la medicina. Si una IA puede superar a los médicos en diagnósticos controlados, ¿hasta qué punto puede o debe intervenir en decisiones clínicas?
Mustafa Suleyman dejó en claro que el objetivo de MAI-DxO no es reemplazar a los médicos, sino actuar como un copiloto clínico: mejorar la toma de decisiones, reducir errores y ampliar el acceso en zonas con baja cobertura.
Sin embargo, admitió que la IA aún no puede replicar lo humano del acto médico: la empatía, la contención emocional y la comunicación con el paciente.
Diagnósticos con lógica transparente
La arquitectura del sistema fue comparada por Suleyman con el personaje Dr. House. Como en la serie, MAI-DxO evalúa síntomas, formula hipótesis, detecta patrones y diagnostica donde otros fallan.
Cada uno de los cinco agentes cumple una función específica. Todos operan como un equipo médico virtual, coordinado por un moderador que estructura el debate y controla el proceso.
Esta dinámica colaborativa, explicativa y lógica permite ofrecer diagnósticos comprensibles y auditables, una ventaja frente a otros modelos de inteligencia artificial más opacos.
IA en medicina: promesa y advertencias
Expertos coinciden en que la IA puede ser una herramienta valiosa, pero advierten sobre sus límites. Joaquín Fernández Sande, especialista en IA médica, señaló que estos sistemas no tienen experiencia sensorial ni viven en el mundo físico.
“No pueden oler el aliento de un paciente diabético ni percibir una sudoración fría que puede anticipar un infarto. La medicina necesita percepción encarnada”, explicó.
Oscar Mendiz, director de la Fundación Favaloro, insistió en que la IA no debe sustituir el juicio clínico. “Muchas veces nos enfrentamos a incertidumbre. En esos momentos, la decisión del médico es clave”, afirmó.
Una herramienta aún en fase experimental
Por ahora, MAI-DxO solo ha sido probado en laboratorio. No ha sido testado en pacientes reales ni aprobado para uso clínico.
Su posible implementación requerirá validación externa, regulación clara y evaluación de riesgos. La responsabilidad médica, los márgenes de error aceptables y los marcos éticos son temas aún pendientes.
¿Cuándo estaremos listos para confiar?
La pregunta ya no es si la IA puede diagnosticar mejor que un médico. Los datos muestran que, en ciertas condiciones, ya lo hace.
La verdadera incógnita es cuándo los sistemas de salud —y la sociedad— estarán preparados para aceptar ese nivel de intervención tecnológica en algo tan humano como una consulta médica.
Fuente: Tecno TN
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