Microsoft sviluppa una Superintelligenza medica: MAI-DxO

MAI-DxO (per gli amici DxO) è un direttore d’orchestra che coordina più agenti AI. Ognuno recita la parte del medico: uno fa le domande al paziente, un altro chiede le analisi, un terzo contesta le conclusioni degli altri. Alla fine il gruppo si accorda su una diagnosi.

Superintelligenza medica, la promessa di Suleyman: come funziona MAI-DxO

Lo studio è appena uscito su Science. I ricercatori hanno usato casi clinici complicatissimi, presi dal New England Journal of Medicine, e li hanno dati in pasto al sistema in una simulazione. Risultato? Diagnosi corretta nell’83% dei casi. I medici di base e gli internisti generalisti, ciascuno da solo e con i materiali di consulto a portata di mano, si sono fermati al 36%. Mustafa Suleyman, il capo di Microsoft AI, ha parlato di un passo verso la “superintelligenza medica“.

I casi del confronto sono di quelli che nella vita vera finiscono sul tavolo di specialisti o di équipe intere. Quegli specialisti, nello studio, non c’erano. Dominic King, vicepresidente della divisione Salute di Microsoft AI, la mette sul piano dell’urgenza. Il problema più grosso della sanità è il divario sempre più largo tra la richiesta di competenze mediche e la loro disponibilità. Lì, secondo lui, si può fare qualcosa di molto sostanziale ed emozionante.

Microsoft ora si siede al tavolo con Google e OpenAI, che da tempo sostengono lo stesso, ovvero che l’AI sta alla pari con i dottori, se non meglio.

I numeri raccontano una storia meno trionfale di quella del comunicato. Gran parte del salto arriva dal fatto che i modelli di base sono diventati più bravi. L’orchestrazione di Microsoft aggiunge un po’ di vantaggio sopra.

Microsoft ha provato DxO con modelli di mezzo mondo: OpenAI, Google, Anthropic, Meta, DeepSeek. I risultati migliori sono arrivati con GPT-5 e GPT-5.5. Il sistema è stato misurato anche sul costo, cioè su quanto si spende per far girare l’AI su ogni singolo caso.

GPT-5 da solo, con un prompt breve e spoglio, ha centrato il 78,9% dei casi complessi, spendendo circa 8.400 dollari a caso. Con DxO la spesa è calata di circa 3.000 dollari e la precisione è salita di appena quattro punti. GPT-5.5, uscito ad aprile 2026, è passato dal 72% a quasi l’87% con DxO, a un costo un filo più basso.

Gemini 2.5 Flash, il più debole del lotto, ha fatto il salto più vistoso: dal 46,4% a quasi il 69%.

Nei casi da pronto soccorso, poi, il sistema ha quasi non ha fatto la differenza. Sia con GPT-5 sia con GPT-5.5 il vantaggio è stato minimo, e con il secondo i due approcci si sono piazzati attorno all’85%, a costi simili. Microsoft si difende dicendo che i guadagni si assottigliano quando ci si avvicina al massimo teorico. Il portavoce ha poi ricordato che DxO serve a ottimizzare precisione e costo insieme.

Il volano di Suleyman

Suleyman in campo medico ci gioca da una vita. Ha cofondato DeepMind, venduta a Google nel 2014. L’anno dopo, Google DeepMind ha comprato Hark, la startup di gestione dei compiti clinici fondata da King, e i due hanno lanciato insieme DeepMind Health. Nel 2024 Suleyman è passato a Microsoft per guidare la divisione AI e King lo ha seguito pochi mesi più tardi. Siamo dei veri credenti, ha detto Suleyman, e non c’è motivo di dubitarne.

Il suo ragionamento si regge su un volano. Hai un modello in produzione, lo fai usare nel mondo reale, scopri dove inciampa, ripari i buchi e ricominci. È successo con il codice, prima ancora con le chat, e secondo lui toccherà alle cartelle cliniche e al supporto alle decisioni dei medici già l’anno prossimo.

Le promesse non sono piccole. Microsoft sta lavorando con la Mayo Clinic a un modello di base per la sanità, in uscita l’anno prossimo. Nel 2027, dice Suleyman, saremo sulla soglia di una svolta alla maniera del coding per le cartelle cliniche. Predizioni molto accurate su come potrebbe evolvere un caso. Nei prossimi 24-36 mesi, i modelli sanitari dovrebbero migliorare per ora, però, tutto questo vive nel futuro.

La parte più interessante è quella che viene dopo lo studio. Microsoft ha stretto un accordo con il Beth Israel Deaconess Medical Center di Boston per mettere alla prova il ragionamento clinico di DxO in vari ambienti ospedalieri.

Il meccanismo è questo. I pazienti ricevono le cure normali: triage, tempo con lo specialista, trattamenti, esami, decisione sulla dimissione. In parallelo, chi dà il consenso interagisce anche con DxO. Alla fine Microsoft e i partner confronteranno le raccomandazioni dell’AI con quelle dei medici umani. King punta a quello che chiama il più grande studio di questo tipo, esteso a pronto soccorso e strutture di cure urgenti, con prove molto convincenti sulla possibilità di usare questi sistemi su scala più ampia.

La concorrenza è già sul campo. Google ha pubblicato questo mese su The Lancet, sempre insieme a Beth Israel, uno studio clinico su AMIE, la sua AI diagnostica conversazionale, provata in visite reali di cure urgenti con medici umani a sorvegliare la conversazione in tempo reale.

Il manifesto

Insieme allo studio, Microsoft ha pubblicato una specie di manifesto su cosa serve per costruire la superintelligenza medica, definita come la capacità di superare i migliori sistemi sanitari guidati da esseri umani nel ragionamento medico e nel coordinamento lungo tutto il percorso di cura. L’idea è uscire dalle gare su singoli compiti, come rispondere ai quiz d’esame o sfornare diagnosi, e integrarsi davvero con medici e strutture per migliorare gli esiti.

Suleyman dice che questa è una tecnologia che tutti nel mondo vogliono e che Microsoft farà il possibile per accelerarne l’arrivo, magari con un vantaggio sulle altre aziende. Del resto la casa di Redmond vende già strumenti di dettatura e radiologia ai clinici, e DxO è il passo successivo.