Microsoft AI की निदान प्रणाली MAI-DxO पर शोधपत्र Science में प्रकाशित हुआ है — कंपनी के शब्दों में "चिकित्सा अधिबुद्धि" (medical superintelligence) की ओर एक बड़ा कदम।
1. कठिन मामलों में 83% बनाम 36%। अध्ययन में न्यू इंग्लैंड जर्नल ऑफ मेडिसिन के 304 जटिल मामलों का उपयोग किया गया, जिसमें वास्तविक नैदानिक प्रक्रिया का अनुकरण किया गया: AI केवल परीक्षा प्रश्नों के उत्तर नहीं दे सकता था — उसे डॉक्टर की तरह मरीज से पूछताछ करनी थी, जांचें लिखनी थीं और परिणामों के अनुसार अपना निर्णय बदलना था। कई AI एजेंटों के "परामर्श पैनल" ने 83% कठिन मामलों का सही निदान किया, जबकि संदर्भ सामग्री के साथ अकेले काम करने वाले प्राथमिक चिकित्सा डॉक्टर और सामान्य इंटर्निस्ट केवल 36% तक पहुंचे। आपातकालीन विभाग के मामलों में यह 80% बनाम 47% रहा।
2. बहु-एजेंट "परामर्श पैनल"। MAI-DxO का मूल एक ही मॉडल का उत्तर देना नहीं है, बल्कि कई AI एजेंट हैं जो परामर्शदाता डॉक्टर की भूमिका निभाते हैं — निदान का प्रस्ताव रखते हैं, जांचें चुनते हैं, कई दौर तक बहस करते हैं और अंत में अंतिम निदान पर पहुंचते हैं। Microsoft ने OpenAI, Google, Anthropic, Meta और DeepSeek के मॉडलों पर इस ढांचे को परखा; सर्वोत्तम परिणाम GPT-5 / GPT-5.5 पर मिले। साथ ही SDBench मूल्यांकन बेंचमार्क को ओपन-सोर्स किया गया, ताकि पूरा उद्योग इसकी जांच कर सके।
3. सीमाएं भी स्पष्ट हैं। शोधपत्र में लिखा है कि ऐसे कठिन मामलों को आमतौर पर विशेषज्ञ या चिकित्सक टीमें संभालती हैं, जो तुलना में शामिल नहीं थे — और सटीकता में अधिकांश सुधार मजबूत आधार मॉडलों से आया है, समन्वय प्रणाली ने उस पर अतिरिक्त लाभ जोड़ा है। Microsoft AI के CEO मुस्तफा सुलेमान का कहना है कि अगला कदम Mayo Clinic जैसे भागीदारों के साथ वास्तविक नैदानिक परीक्षण है।
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