Uma ferramenta de inteligência artificial da Microsoft foi mais de duas vezes mais precisa do que médicos generalistas ao identificar o diagnóstico de casos clínicos complexos, segundo estudo publicado na quinta-feira (22) na revista Science.
A IA foi testada em mais de 300 casos médicos incomuns e difíceis. Os médicos comparados a ela podiam consultar livros e a internet durante a avaliação, e ainda assim ficaram atrás.
Como a IA da Microsoft investiga um diagnóstico
O diferencial apontado pelos pesquisadores está no método. Em vez de processar todos os dados do paciente de uma só vez, a ferramenta avança passo a passo, como faria um médico diante de um caso desconhecido.
Primeiro, ela define quais perguntas fazer sobre o histórico do paciente e quais achados do exame físico importam. Em seguida, escolhe os exames, interpreta os resultados e pede novos testes quando necessário.
A cada etapa, as hipóteses são revistas. Um sistema chamado de orquestrador coordena esse trabalho e simula um grupo de especialistas que discutem o caso até chegar a uma conclusão.
Mudança em relação aos modelos atuais
Segundo os autores, as IAs médicas disponíveis hoje costumam analisar sintomas, exames laboratoriais e imagens em bloco, e as comparações com médicos geralmente se apoiam em questões de múltipla escolha, um cenário distante da rotina clínica.
“Não estamos medindo apenas a precisão dos sistemas. Também medimos o cuidado e o critério com que eles conduzem uma investigação diagnóstica”, afirmou Harsha Nori, chefe de IA da Microsoft AI Health.
A publicação em periódico científico dá novo peso a uma linha de pesquisa que a empresa já vinha divulgando. Em junho de 2025, a Microsoft apresentou o MAI-DxO, sistema que havia superado médicos em 304 casos clínicos do New England Journal of Medicine, mas ainda sem revisão por pares.
Custo menor e próximo teste no pronto-socorro
Além de acertar mais, a ferramenta conduziu os processos de diagnóstico com custo inferior ao dos médicos, de acordo com os pesquisadores. O resultado chama atenção em sistemas de saúde pressionados pelo gasto com exames.
A IA também levou vantagem em simulações montadas a partir de registros de uma grande base de dados de atendimentos em pronto-socorro.
É justamente nesse ambiente que a tecnologia será posta à prova. A próxima fase prevê testar a capacidade do sistema de fazer a triagem de pacientes em salas de espera de emergência, em parceria com o Beth Israel Deaconess Medical Center, em Boston, nos Estados Unidos.
A transição do laboratório para o atendimento real exige cautela. Em março, um estudo publicado na Nature mostrou o ChatGPT Health falhando em mais da metade das emergências médicas, lembrando que desempenho em testes nem sempre se repete diante de pacientes.