As aplicações de IA na medicina clínica continuam avançando, mas frequentemente dependem de relatos escritos que acabam não indicando um histórico detalhado dos principais sintomas e resultados de exames laboratoriais relevantes.
Nesse contexto, surgiu o sistema MAI-DxO (Microsoft AI Diagnostic Orchestrator), uma estrutura de IA projetada para simular o raciocínio de uma equipe médica: coleta informações, solicita exames, revisa hipóteses e chega a um diagnóstico.
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Em diversos testes, esse sistema apresentou maior precisão do que os profissionais de saúde e a um custo total menor , demonstrando seu potencial como ferramenta de apoio aos médicos.
Os resultados variaram conforme o modelo de IA usado. A Microsoft testou modelos de empresas como OpenAI, Google, Anthropic, Meta e DeepSeek, e obteve os melhores números com GPT-5 e GPT-5.5. O estudo concluiu:
83,2% de precisão: DxO com GPT-5, sem restrição orçamentária para exames;
84,5% de precisão: configuração voltada à máxima precisão diagnóstica, com custo médio maior;
36,1% de precisão: médicos generalistas nos mesmos casos clínicos de referência.
Diante de uma breve apresentação clínica, os médicos adquiriram informações seletivamente para chegar a um diagnóstico, permitindo a avaliação da precisão diagnóstica e do custo da investigação.
Já o sistema de inteligência artificial (IA) simulou um painel de médicos, revisando continuamente o diagnóstico diferencial e selecionando exames custo-efetivos. Embora esses resultados tenham sido obtidos em um ambiente controlado, eles destacam o potencial dos modelos de linguagem para apoiar diagnósticos mais precisos e de menor custo .
O desempenho da IA foi avaliado em duas dimensões: acurácia diagnóstica (medida em relação ao diagnóstico de referência) e o custo estimado cumulativo dos exames solicitados.
Agora, a Microsoft planeja como deve levar a tecnologia para avaliações no mundo real em parceria com hospitais.
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