"Microsoft dió un verdadero paso hacia la superinteligencia médica", afirma Mustafa Suleyman, director general de la rama de inteligencia artificial de la empresa. La gigante tecnológica afirma que su nueva y potente herramienta de IA puede diagnosticar enfermedades con una precisión cuatro veces mayor y a un costo significativamente menor que un panel de médicos humanos.

El experimento probó si la herramienta podía diagnosticar correctamente a un paciente con una enfermedad, imitando el trabajo que suele hacer un médico humano.

Imitando a un médico de carne y hueso

El equipo de Microsoft utilizó 304 casos extraídos de la revista New England Journal of Medicine para diseñar una prueba denominada Sequential Diagnosis Benchmark (SDBench). El modelo de lenguaje desglosó cada caso en un proceso paso a paso que un médico realizaría para llegar a un diagnóstico.

A continuación, los investigadores de Microsoft construyeron un sistema llamado MAI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO) que consulta varios modelos de IA líderes, incluidos ChatGPT de OpenAI, Gemini de Google, Claude de Anthropic, Llama de Meta y Grok de xAI, de una forma que imita vagamente a varios expertos humanos trabajando juntos.

En su experimento, MAI-DxO superó a los médicos humanos, alcanzando una precisión del 80% frente al 20% de los médicos. Además, redujo los costos en un 20% al seleccionar pruebas y procedimientos más accesibles. "Este mecanismo de orquestación, múltiples agentes que trabajan juntos en este estilo de debate en cadena, es lo que nos acercará a la superinteligencia médica", afirma Suleyman.

La empresa ha contratado a varios investigadores de IA de Google para que la ayuden en esta tarea, otro indicio más de la intensificación de la guerra por los mejores expertos en el sector tecnológico. Suleyman trabajó anteriormente como ejecutivo de Google en el campo de la IA.

La IA ya se utiliza ampliamente en algunos sectores de la sanidad estadounidense, por ejemplo para ayudar a los radiólogos a interpretar escáneres. Los últimos modelos multimodales de IA tienen el potencial de actuar como herramientas de diagnóstico más generales, aunque el uso de la IA en la atención sanitaria plantea sus propios problemas, sobre todo en relación con el sesgo de los datos de entrenamiento sesgados hacia determinados grupos demográficos.

Microsoft aún no ha decidido si intentará comercializar la tecnología, pero el mismo ejecutivo, que habló bajo condición de anonimato, declaró que la empresa podría integrarla en Bing para ayudar a los usuarios a diagnosticar padecimientos. La empresa también podría desarrollar herramientas para ayudar a los expertos médicos a mejorar o incluso automatizar la atención al paciente. "A lo largo de los próximos dos años iremos probando cada vez más estos sistemas en el mundo real", refiere Suleyman.

El proyecto es el último de un conjunto creciente de investigaciones que muestran cómo los modelos de IA pueden diagnosticar enfermedades. En los últimos años, tanto Microsoft como Google han publicado artículos en los que se demuestra que los grandes modelos de lenguaje (LLM) pueden diagnosticar con precisión una enfermedad cuando se les da acceso a historiales médicos.

El proyecto podría reducir los costos de la atención sanitaria

El acceso puntual y asequible a la atención sanitaria es un problema crítico, especialmente en EE UU. "Nuestro modelo funciona increíblemente bien, tanto para llegar al diagnóstico como para llegar a ese diagnóstico de forma muy rentable", explica Dominic King, vicepresidente de Microsoft que participa en el proyecto.

"Es muy emocionante", afirma David Sontag, científico del MIT y cofundador de Layer Health, una startup que crea herramientas de IA médica. Sontag afirma que el trabajo es importante no solo porque refleja más fielmente la forma en que operan los médicos, sino también porque es riguroso a la hora de abordar posibles problemas con la metodología subyacente. "Eso es lo que hace que este trabajo sea sólido".

No obstante, Sontag señala que las conclusiones de Microsoft deben tomarse con cierta cautela, ya que a los médicos del estudio se les pidió que no utilizaran ninguna herramienta adicional que les ayudara en el diagnóstico, lo que puede no reflejar su forma de trabajar en la vida real. Añade que queda por ver si el sistema de IA reduciría significativamente los costos en la práctica. Es posible que los médicos que participaron en el estudio tuvieran en cuenta factores que la IA no podía, como la tolerancia del paciente a un procedimiento o la disponibilidad de un determinado instrumento médico.