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微软 MAI-DxO 诊断系统在 Science 研究中复杂病例正确率达 83%,称迈向医疗超级智能

原标题:Microsoft’s Mustafa Suleyman says its AI outperforms doctors on hard cases as he chases ‘medical superintelligence’

微软 AI 诊断系统 MAI-DxO 在 Science 发表的研究中,对 NEJM 复杂病例的模拟诊断正确率达 83%,而基层医生和普通内科医生单独作答为 36%;系统通过多个 AI 智能体模拟医生会诊提问、开检查并讨论诊断。研究数据显示增益主要来自底层模型,DxO 编排额外加分:DxO 使 GPT-5.5 在复杂病例的准确率从 72% 提升到近 87% 且成本略降,但对急诊科病例的准确率和成本几乎没有改善;较弱模型如 Gemini 2.5 Flash 从 46.4% 提升到近 69%。微软正与 Mayo Clinic 训练医疗基础模型,计划明年发布,并通过与 Beth Israel Deaconess Medical Center 的合作在真实医院环境中评估 DxO 的临床推理能力。

为什么值得看

报道给出研究自身数据中 DxO 在不同模型和急诊病例上的增益差异,读者可据此比单独看宣传更全面地理解结果。

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事件综述

微软MAI-DxO诊断AI发表研究:称准确率最高达医生4倍

2026年10月22日,微软在Science发表研究,称其AI诊断工具在医疗案例场景测试中的诊断准确率最高可达人类医生的4倍。该工具由微软AI CEO Mustafa Suleyman团队开发,测试用例来自医疗病例报告和急诊科数据,微软将其汇编为自家基准。 同日TechCrunch报道称,该系统名为MAI-DxO,对NEJM复杂病例的模拟诊断正确率达83%,而基层医生和普通内科医生单独作答为36%;系统通过多个AI智能体模拟医生会诊提问、开检查并讨论诊断。 研究数据显示增益主要来自底层模型,DxO编排额外加分:DxO使GPT-5.5在复杂病例的准确率从72%提升到近87%且成本略降,但对急诊科病例的准确率和成本几乎没有改善;较弱模型如Gemini 2.5 Flash从46.4%提升到近69%。 目前微软正与Mayo Clinic训练医疗基础模型,计划明年发布,并通过与Beth Israel Deaconess Medical Center的合作在真实医院环境中评估DxO的临床推理能力。

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