微软的Mustafa Suleyman表示，在追求”医疗超级智能”目标的过程中，该公司的AI在疑难病例上的表现优于医生。该系统是在模拟中展现出这一点的。根据周四发表在Science杂志上的一项研究，微软的AI诊断系统MAI-DxO（简称DxO）在模拟中诊断复杂医学病例的准确率是全科医生的两倍多。微软AI的CEO Mustafa Suleyman称这一结果是迈向”医疗超级智能”的一步。
DxO像医生小组一样运作。这些AI智能体以医生小组的方式工作，在整个过程中询问患者、要求进行检查，并围绕诊断展开讨论。
数字之间的差距很大。在采用取自New England Journal of Medicine的复杂病例进行的模拟中，该系统取得了83%的准确率，而借助参考资料独立工作的全科医生和内科医生仅为36%。这一比较存在局限性。不过，如此复杂的病例通常由未纳入比较的专家或团队来处理。微软AI健康副总裁Dominic King表示，医疗服务中最大的问题是专业供给与需求之间的不匹配。凭借这一结果，微软也加入了Google和OpenAI的行列，这两家公司都声称自己的AI可以与医生一较高下。
各模型的表现存在差异。Microsoft将DxO与OpenAI、Google、Anthropic、Meta和DeepSeek的模型进行了测试。最佳结果来自GPT-5和GPT-5.5。GPT-5单独使用时达到了78.9%的准确率，每例成本约为8.400美元。DxO在将成本降低约3.000美元的同时，仅将准确率提高了四个百分点。配合2026年4月发布的GPT-5.5，DxO将复杂病例的准确率从72%提高到约87%，并略微降低了成本。Gemini 2.5 Flash单独使用时为46.4%，配合DxO后升至约69%。不过，弱模型与强模型之间的差距大于DxO带来的提升。在急诊病例中则未观察到显著改善。两种情况下均取得了约85%的准确率。
Suleyman公布了计划。Suleyman宣布，Microsoft正与Mayo Clinic合作开发一款医疗专用基础模型，并计划于明年发布。他表示，相信到2027年，医疗记录领域将处于”类似编程领域突破”的临界点，并预测医疗模型的能力将在24至36个月内”成倍”提升。
两人后来曾共事。Suleyman是DeepMind的联合创始人；2014年该公司被Google收购，次年King的初创公司Hark也被收购后，两人共同创立了DeepMind Health。Suleyman于2024年加入Microsoft。几个月后，King也随他而来。
评估范围正在扩大。通过与位于波士顿的Beth Israel Deaconess Medical Center达成的新合作，DxO的临床推理能力将在不同的医院环境中接受评估。同意参与的患者在接受标准治疗的同时，还将与DxO进行互动，其给出的建议将与人类医生的建议进行比较。Google本月也在The Lancet上发表了一项研究，与Beth Israel合作评估其名为AMIE的诊断人工智能。Microsoft目前已向临床医生销售听写和放射学工具，并将DxO视为这些业务的延伸。
为何重要
这一进展表明，科技巨头之间的人工智能竞争已延伸至医疗领域；Microsoft与Google与同一家医院合作测试各自的诊断系统，正是这场竞赛的具体标志。由于目前的结果仍基于模拟，该系统对真实患者的价值将通过与Beth Israel合作中的对比得以明确。这些研究结果最相关的群体是面临专科医生短缺的医疗系统和承受成本压力的医院；因为Microsoft的核心主张正是弥合专业医疗供给与需求之间的鸿沟。另一方面，DxO带来的提升小于底层模型选择所造成的差异，且在急诊病例中未观察到改善，这使得该技术究竟在哪些领域有效的问题悬而未决。Microsoft目前已向临床医生销售的产品，也使这项研究同时成为一步商业扩张之举。
背景
Microsoft对FikirPilot档案而言并非新面孔：过去90天里，我们发布了26篇提及这一名称的报道；最新一篇发布于2026年10月22日。