IA da Microsoft supera médicos em casos complexos, diz estudo
Executivos da empresa dizem que o ganho vai além de responder questões de prova. “A IA ficou muito boa em tirar 100% em testes desse tipo, mas isso, claro, não é o mundo real. Nenhum paciente nunca apareceu no meu consultório com um resumo bonitinho”, afirmou o médico Dominic King, vice-presidente corporativo da área de saúde da Microsoft AI, em declaração citada pela Reuters.
Pesquisadores também mediram o custo estimado do processo de diagnóstico, além da taxa de acerto. “Não estamos medindo só a precisão dos sistemas. Também estamos medindo o quão criterioso e cuidadoso ele é ao conduzir uma investigação diagnóstica”, disse Harsha Nori, chefe de IA na Microsoft AI Health, segundo a Reuters.
Especialistas costumam alertar que acertar diagnósticos em testes não significa que uma ferramenta esteja pronta para substituir médicos. Na prática, um atendimento envolve fatores que não aparecem em estudos, como comunicação com pacientes, sintomas descritos de forma incompleta, histórico médico fragmentado e necessidade de interpretar sinais físicos durante a consulta.
Os resultados variaram conforme o modelo de IA usado por baixo do sistema de orquestração. 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; em alguns cenários, o orquestrador elevou a precisão e reduziu custos, mas o ganho foi menor em casos de pronto-socorro.
Os testes foram realizados em ambiente controlado, usando casos clínicos já documentados. O próximo desafio será verificar se os resultados se mantêm em situações reais, com pacientes que chegam aos hospitais sem diagnósticos definidos e com informações muitas vezes incompletas
O que a Microsoft pretende fazer agora
O próximo passo é levar a tecnologia para avaliações no mundo real em parceria com hospitais. A Microsoft diz que vai trabalhar com o Beth Israel Deaconess Medical Center, em Boston, para testar a capacidade do sistema de fazer triagem de pacientes em salas de espera de emergências.
