Un article de recherche sur le système de diagnostic MAI-DxO de Microsoft AI a été publié dans Science, une étape importante vers ce que l'entreprise appelle la « superintelligence médicale ».
1. 83 % contre 36 % sur les cas difficiles. L'étude a utilisé 304 cas complexes du New England Journal of Medicine, en simulant le parcours clinique réel : l'IA ne pouvait pas se contenter de répondre à des questions d'examen — elle devait interroger le patient, prescrire des examens et ajuster son jugement comme un médecin. Un « panel de consultation » de plusieurs agents IA a correctement diagnostiqué 83 % des cas difficiles, tandis que les médecins généralistes et internistes, travaillant seuls avec des documents de référence, n'ont atteint que 36 %. Aux urgences, c'était 80 % contre 47 %.
2. Un « panel de consultation » multi-agents. Le cœur de MAI-DxO n'est pas un modèle unique répondant à des questions, mais plusieurs agents IA jouant chacun le rôle d'un médecin consultant : ils proposent des diagnostics, choisissent des examens, débattent sur plusieurs tours et convergent vers un diagnostic final. Microsoft a validé le cadre sur des modèles d'OpenAI, Google, Anthropic, Meta et DeepSeek, avec les meilleurs résultats sur GPT-5 / GPT-5.5, et a ouvert le benchmark d'évaluation SDBench pour que toute l'industrie puisse le vérifier.
3. Les limites sont claires aussi. L'article précise que ces cas difficiles sont normalement pris en charge par des spécialistes ou des équipes médicales, qui ne faisaient pas partie de la comparaison — et que l'essentiel du gain de précision vient de modèles de base plus puissants, l'orchestration ajoutant des gains supplémentaires. Le PDG de Microsoft AI, Mustafa Suleyman, affirme que la prochaine étape est des essais cliniques réels avec des partenaires comme la Mayo Clinic.
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