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Revolución Médica: Microsoft y su IA Diagnóstica Superan la Precisión Humana

Revolución Médica: Microsoft y su IA Diagnóstica Superan la Precisión Humana

Un nuevo sistema de inteligencia artificial de Microsoft, desarrollado por expertos en IA, promete diagnosticar enfermedades con una precisión cuatro veces mayor que los médicos humanos y reducir significativamente los costos sanitarios, abriendo un camino hacia la “superinteligencia médica”.

La industria de la salud está al borde de una transformación sin precedentes gracias a los avances en inteligencia artificial. Microsoft, un gigante tecnológico, ha dado un “verdadero paso hacia la superinteligencia médica”, según Mustafa Suleyman, director general de su rama de IA. La compañía ha revelado una potente herramienta capaz de diagnosticar enfermedades con una precisión cuatro veces mayor que un panel de médicos humanos, y a un costo significativamente menor.

Este desarrollo se enmarca en una “guerra” por el talento en el sector tecnológico, ya que Microsoft ha contratado a varios de los mejores investigadores de IA para impulsar esta misión. Suleyman, de hecho, fue ejecutivo de Google en el campo de la IA.

Imitando el Razonamiento Clínico con “Orquestación de Agentes”
Para poner a prueba su sistema, el equipo de Microsoft diseñó una prueba llamada Sequential Diagnosis Benchmark (SDBench) utilizando 304 casos extraídos de la revista New England Journal of Medicine. El modelo de lenguaje subyacente desglosó cada caso en un proceso paso a paso, replicando el método de diagnóstico de un médico humano.

La clave de este avance radica en un sistema denominado MAI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO). Este sistema consulta y combina la información de varios modelos de IA líderes, incluyendo ChatGPT de OpenAI, Gemini de Google, Claude de Anthropic, Llama de Meta y Grok de xAI. Esta “orquestación de múltiples agentes que trabajan juntos en este estilo de debate en cadena” es lo que, según Suleyman, los acerca a la “superinteligencia médica”.

Los resultados del experimento fueron contundentes: MAI-DxO superó a los médicos humanos, alcanzando una precisión del 80% frente al 20% de los médicos. Además, logró reducir los costos en un 20% al seleccionar pruebas y procedimientos más accesibles.

El Potencial de la IA en la Salud y los Retos por Delante
La IA ya se utiliza ampliamente en algunos sectores de la sanidad, como en la radiología para interpretar escáneres. Sin embargo, los nuevos modelos multimodales tienen el potencial de funcionar como herramientas de diagnóstico más generales. El proyecto de Microsoft es el más reciente de una serie creciente de investigaciones que demuestran cómo los modelos de IA pueden diagnosticar enfermedades con precisión a partir de historiales médicos. La novedad de esta investigación de Microsoft radica en su capacidad para reproducir con mayor exactitud el proceso diagnóstico humano, analizando síntomas y solicitando pruebas adicionales hasta el diagnóstico.

El proyecto tiene el potencial de reducir significativamente los costos de la atención sanitaria, un problema crítico especialmente en países como EE. UU.. Dominic King, vicepresidente de Microsoft involucrado en el proyecto, afirma que su modelo funciona “increíblemente bien, tanto para llegar al diagnóstico como para llegar a ese diagnóstico de forma muy rentable”. David Sontag, científico del MIT y cofundador de Layer Health, califica el trabajo de “sólido” por su rigor metodológico.

Sin embargo, Sontag advierte que las conclusiones deben tomarse con cautela. Los médicos en el estudio no pudieron usar herramientas adicionales, lo cual podría no reflejar su práctica real. Además, aún está por verse si el sistema de IA reduciría significativamente los costos en la práctica real, ya que los médicos podrían considerar factores (como la tolerancia del paciente o la disponibilidad de instrumentos) que la IA no. Eric Topol, del Instituto de Investigación Scripps, considera el informe “impresionante” por abordar casos diagnósticos complejos y la novedosa demostración de que la IA podría reducir costos.

Microsoft aún no ha decidido si comercializará esta tecnología, pero se contempla su integración en Bing para ayudar a los usuarios con diagnósticos o el desarrollo de herramientas para automatizar la atención al paciente. Suleyman anticipa que “a lo largo de los próximos dos años iremos probando cada vez más estos sistemas en el mundo real”.

El siguiente paso crucial, según Topol y Sontag, es validar el potencial del sistema en un ensayo clínico riguroso, comparando sus resultados con los de médicos reales que traten a pacientes reales. Este sería el verdadero test para evaluar su eficacia y impacto en costos en la práctica real.

Fuente: WIRED

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