Microsoft alega que sua nova IA supera médicos ao diagnosticar casos complexos

A Microsoft apresentou na última segunda-feira (30) um novo sistema de inteligência artificial voltado para diagnósticos médicos, o Microsoft AI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO).

De acordo com a empresa, a ferramenta alcançou 85,5% de precisão na identificação de doenças complexas em um experimento baseado em 304 casos clínicos reais. Médicos com até 20 anos de experiência, por outro lado, tiveram desempenho médio de 20% na mesma tarefa.

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O estudo utilizou casos descritos em artigos do New England Journal of Medicine e seguiu o modelo de diagnóstico sequencial, no qual médicos ou o sistema de IA acessavam informações clínicas aos poucos, podendo solicitar exames ou fazer perguntas antes de apontar um diagnóstico final.

Para avaliar não apenas a precisão, mas também a relação custo-benefício, cada exame solicitado implicava um custo virtual. Segundo os pesquisadores, o MAI-DxO demonstrou capacidade de escolher os exames mais eficazes e menos onerosos, evitando testes desnecessários.

Durante sua execução, o sistema consultou modelos como GPT (OpenAI), Gemini (Google), Claude (Anthropic), Llama (Meta) e Grok (xAI), em uma lógica que imita o trabalho conjunto de especialistas humanos.

A Microsoft afirma que a ferramenta não pretende substituir médicos, mas sim apoiá-los em casos complexos. "Os papéis clínicos são muito mais amplos do que simplesmente fazer um diagnóstico", afirma a empresa.

"Eles precisam navegar pela ambiguidade e construir confiança com os pacientes e suas famílias de uma forma que a IA não foi criada para fazer".

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O MAI-DxO é descrito como uma resposta à crescente demanda por saúde, ao aumento dos custos no setor e à dificuldade de acesso a diagnósticos precisos. A empresa aponta que mais de 50 milhões de buscas diárias na internet são relacionadas à saúde.

A equipe reconhece que o modelo ainda precisa de testes adicionais para validar seu desempenho em casos mais comuns do cotidiano médico:

"Embora o MAI-DxO se destaque em lidar com os desafios diagnósticos mais complexos, são necessários mais testes para avaliar seu desempenho em apresentações mais comuns e cotidianas", explica a companhia.

Outro diferencial do estudo é a inclusão do fator custo como parte da análise, o que pode contribuir para a discussão sobre eficiência no uso de recursos na área da saúde.

"Ainda existem desafios importantes antes que a IA generativa possa ser implantada com segurança e responsabilidade na área da saúde", finaliza a empresa. "Mas, para nós, este é apenas o primeiro passo."