Mustafa Suleyman, de Microsoft, dijo que la AI de la compañía ofrece mejores resultados que los médicos en los casos difíciles, mientras persigue el objetivo de la ‘medical superintelligence’. El sistema lo demostró en una simulación. Según una investigación publicada el jueves en la revista Science, MAI-DxO (DxO para abreviar), el sistema de diagnóstico de inteligencia artificial de Microsoft, diagnosticó casos médicos complejos en una simulación con más del doble de precisión que los médicos generales. Mustafa Suleyman, CEO de Microsoft AI, calificó el resultado como un paso hacia la “superinteligencia médica”.
DxO funciona como un panel de médicos. Estos agentes de inteligencia artificial, trabajando como un panel de médicos, interrogan al paciente a lo largo del proceso, solicitan las pruebas y debaten sobre el diagnóstico.
La diferencia entre las cifras era grande. En la simulación realizada con casos complejos tomados del New England Journal of Medicine, el sistema alcanzó un 83% de precisión, mientras que los médicos generales y los especialistas en medicina interna que trabajaban de forma individual con fuentes de referencia se quedaron en un 36%. La comparación tenía sus limitaciones. Sin embargo, los casos tan complejos normalmente son atendidos por especialistas o equipos que no se incluyeron en la comparación. Dominic King, vicepresidente de Salud de Microsoft AI, dijo que el mayor problema de la atención sanitaria es el desajuste entre la oferta y la demanda de especialización. Con este resultado, Microsoft se sumó a Google y OpenAI, que afirman que su inteligencia artificial puede rivalizar con los médicos.
El rendimiento de los modelos varió. Microsoft probó DxO con modelos de OpenAI, Google, Anthropic, Meta y DeepSeek. Los mejores resultados se obtuvieron con GPT-5 y GPT-5.5. GPT-5 por sí solo alcanzó una precisión del 78,9% y un costo de aproximadamente 8.400 dólares por caso. DxO redujo el costo en aproximadamente 3.000 dólares, mientras que aumentó la precisión en solo cuatro puntos. Con GPT-5.5, lanzado en abril de 2026, DxO elevó la precisión en los casos complejos del 72% a aproximadamente el 87% y redujo el costo ligeramente. Gemini 2.5 Flash, que por sí solo alcanzaba el 46,4%, subió a aproximadamente el 69% con DxO. Aun así, la diferencia entre los modelos débiles y los potentes era mayor que la mejora que aportaba DxO. En los casos de urgencias no se observó una mejora significativa. En ambas condiciones se obtuvo una precisión de aproximadamente el 85%.
Suleyman reveló el plan. Suleyman anunció que Microsoft está desarrollando con Mayo Clinic un modelo fundacional específico para el ámbito de la salud y que planea publicarlo el próximo año. Señaló que cree que en 2027 se estará al borde de “un avance similar al de la programación” para los registros médicos, y pronosticó que los modelos de salud mejorarán “muchas veces” su capacidad en un plazo de 24 a 36 meses.
Los dos trabajaron juntos más tarde. Suleyman, cofundador de DeepMind, fundó DeepMind Health junto a King después de que Google adquiriera la empresa en 2014 y de que al año siguiente también fuera adquirida Hark, la startup de King. Suleyman se incorporó a Microsoft en 2024. King lo siguió unos meses después.
El alcance de la evaluación se amplía. Con la nueva asociación con el Beth Israel Deaconess Medical Center de Boston, el razonamiento clínico de DxO se evaluará en distintos entornos hospitalarios. En paralelo a los pacientes que reciben el tratamiento estándar, quienes den su consentimiento también interactuarán con DxO, y sus recomendaciones se compararán con las de los médicos humanos. Google también publicó este mes en The Lancet un estudio que evalúa con Beth Israel su IA diagnóstica, denominada AMIE. Microsoft ya vende herramientas de dictado y radiología a los clínicos, y considera DxO una ampliación de estos esfuerzos.
Por qué es importante
Este avance muestra que la competencia en inteligencia artificial entre los gigantes tecnológicos se ha trasladado al ámbito de la salud; que Microsoft y Google prueben sus sistemas de diagnóstico con el mismo hospital es una señal concreta de esta carrera. Dado que los resultados aún se basan en simulaciones, el valor del sistema sobre pacientes reales quedará claro con las comparaciones de la asociación con Beth Israel. Los hallazgos interesan sobre todo a los sistemas de salud que sufren escasez de médicos especialistas y a los hospitales sometidos a presión de costos, ya que la principal afirmación de Microsoft es cerrar la brecha entre la oferta y la demanda de especialización. Por otro lado, que la mejora aportada por DxO sea menor que la diferencia generada por la elección del modelo subyacente, y que no se haya observado mejora en los casos de urgencias, deja abierta la pregunta de en qué ámbitos será útil la tecnología. Los productos que Microsoft ya vende a los clínicos convierten este trabajo también en un paso de expansión comercial.
Contexto
Microsoft no es un nombre nuevo en el archivo de FikirPilot: en los últimos 90 días hemos publicado 26 noticias en las que aparece este nombre; la más reciente es del 22 de octubre de 2026.