A Microsoft anunciou nesta segunda-feira (30) o MAI-DxO, sistema de inteligência artificial projetado para diagnosticar doenças complexas. Segundo a empresa, a ferramenta é até quatro vezes mais eficiente que médicos humanos.
O MAI-DxO foi testado em 304 casos clínicos apresentados na revista New England Journal of Medicine, alcançando 85,5% de acertos, enquanto médicos convidados acertaram 20% dos casos.
Como funciona o MAI-DxO
O MAI-DxO ainda não está disponível ao público, mas opera selecionando versões de cinco grandes modelos de linguagem, como GPT, Llama, Claude, Gemini, Grok e DeepSeek. Após a integração, o sistema simula um painel de médicos virtuais, que colaboram para criar hipóteses diagnósticas e sugerir exames.
Durante a análise, o MAI-DxO interage para identificar sintomas e o perfil do paciente. Por exemplo, diante de sintomas como tosse e febre, o sistema pode sugerir exames de sangue e radiografias antes de concluir o diagnóstico de pneumonia.
Os testes envolveram a conversão dos casos da New England Journal of Medicine em um formato que permitia perguntas e solicitações de exames, possibilitando tanto ao MAI-DxO quanto aos médicos humanos se aproximarem do diagnóstico final.
Segundo a Microsoft, o melhor desempenho foi obtido com o modelo o3, da OpenAI, atingindo 85,5% de acertos nos diagnósticos. O grupo de médicos, formado por clínicos gerais dos Estados Unidos e Reino Unido com 5 a 20 anos de experiência, acertou 20% dos casos.
Impacto na saúde e próximos passos
De acordo com a Microsoft, o MAI-DxO pode ser uma solução eficiente diante do aumento dos custos em saúde, oferecendo diagnósticos mais precisos e operando dentro de restrições orçamentárias para evitar gastos desnecessários.
A empresa ressaltou que, sem essas limitações, sistemas de IA poderiam solicitar todos os exames possíveis, sem considerar custos, desconforto do paciente ou atrasos no atendimento.
A Microsoft acredita que seu método pode transformar a área da saúde ao combinar amplitude e profundidade de conhecimento de modo inédito. No entanto, reconhece que o sistema ainda precisa ser testado em cenários clínicos reais e em casos mais comuns, além dos complexos.
“Precisamos de evidências extraídas de ambientes clínicos reais, juntamente com governança e estruturas regulatórias adequadas para garantir confiabilidade, segurança e eficácia”, afirmou a empresa.