Microsoft testa IA que diagnostica doenças complexas com mais precisão que médicos

A Microsoft anunciou avanços significativos em sua tecnologia de inteligência artificial voltada para diagnósticos médicos, afirmando que seu novo sistema superou médicos humanos em casos clínicos complexos. As informações são do The Guardian.

Desenvolvido pela equipe liderada por Mustafa Suleyman, o sistema utiliza um “orquestrador de diagnóstico”, uma IA que simula o trabalho conjunto de um painel de especialistas para resolver desafios clínicos elaborados.

O que os testes mostraram

• Nos testes, realizados com mais de 300 estudos de caso do New England Journal of Medicine, o sistema, em parceria com o modelo o3 da OpenAI, obteve sucesso em mais de 80% dos diagnósticos — em contraste com uma taxa de acerto de apenas 20% entre médicos que participaram individualmente, sem apoio de recursos externos.
• A IA demonstrou não apenas maior precisão, mas também eficiência no uso de exames, o que pode representar uma alternativa mais econômica ao diagnóstico tradicional.
• A Microsoft, porém, minimizou qualquer ameaça imediata aos empregos médicos, destacando que o papel dos profissionais vai além do diagnóstico, exigindo habilidades humanas como empatia, julgamento clínico e comunicação com pacientes e famílias.
• O projeto, que a empresa descreve como um “caminho para a superinteligência médica”, ainda está em fase de testes e não está pronto para aplicação clínica.

Leia mais:

• Microsoft deve fazer mais um corte de funcionários do Xbox
• OpenAI vai encerrar parceria com a startup Scale AI
• Países correm para treinar força de trabalho na era da IA

Microsoft ressalta missão em ajudar área da saúde

A Microsoft reforça que o objetivo é oferecer suporte aos profissionais da saúde e permitir que pacientes assumam mais controle sobre cuidados rotineiros, enquanto os médicos se concentram nos casos mais desafiadores.

A empresa também criticou o uso exclusivo de testes de múltipla escolha, como o Exame de Licenciamento Médico dos EUA, para avaliar sistemas de IA, argumentando que essas avaliações favorecem a memorização e não medem a capacidade real de raciocínio clínico.

Apesar de ainda exigir validação adicional, o sistema representa um passo ambicioso na integração da IA à medicina, com potencial para transformar o diagnóstico, a gestão de casos e o acesso ao cuidado.