Comment fonctionne le système

Microsoft AI a conçu le MAI-DxO, un système qui examine un cas patient par étapes plutôt que de lire d'un seul coup l'ensemble des symptômes, des valeurs biologiques et des examens d'imagerie. Il décide d'abord quelles questions d'anamnèse poser et quelles parties de l'examen comptent, puis choisit les examens à prescrire. À mesure que les résultats arrivent, il révise son diagnostic de travail et demande des examens supplémentaires lorsque c'est nécessaire. Une couche de coordination, appelée orchestrateur, fait tourner plusieurs experts cliniques simulés qui proposent des explications concurrentes et les confrontent entre elles. L'étude a été publiée le jeudi 22 octobre 2026 dans la revue Science.

Précision face aux médecins

Lors de tests portant sur 304 observations de cas complexes du New England Journal of Medicine, le système a abouti au bon diagnostic dans 83,2 % des cas. Les médecins généralistes qui pouvaient consulter des manuels et internet ont obtenu 36,1 %, tandis que ceux qui travaillaient sans ces références ont obtenu 22,3 %.

MAI-DxO83,2%

Médecins généralistes avec références36,1%

Médecins généralistes sans références22,3%

MAI-DxO

83.2 %

Médecins généralistes avec références

36.1 %

Médecins généralistes sans références

22.3 %

Données tirées du texte de l’article

Lors d'un test distinct portant sur 325 admissions aux urgences, le système a obtenu 80,3 % contre 46,8 % pour les médecins. The Verge a rapporté que Microsoft affirme que l'outil peut diagnostiquer les pathologies jusqu'à quatre fois plus précisément que des médecins humains, bien que l'article n'inclue pas de modèles d'IA plus récents dans sa comparaison.

MAI-DxO80,3%

Médecins humains46,8%

MAI-DxO

80.3 %

Médecins humains

46.8 %

Données tirées du texte de l’article

Ce que disent les chercheurs

Les chercheurs de Microsoft ont aussi mesuré la qualité du choix des examens, et pas seulement l'exactitude de la réponse. Harsha Nori, responsable de l'IA chez Microsoft AI Health, a résumé ainsi l'objectif de l'équipe.

« Nous ne mesurons pas seulement la précision des systèmes. »

Dominic King, vice-président corporate de l'unité santé de Microsoft AI, soutient que la plupart des IA médicales ont été évaluées sur des questions à choix multiples. Il affirme que ces systèmes ont appris à obtenir de bons scores à ces tests, et que cela ne reflète pas la façon dont les patients se présentent en pratique.

« Aucun patient n'est jamais venu me voir avec un joli résumé. »

Mustafa Suleyman, PDG de Microsoft AI, a qualifié ce résultat d'étape vers une « superintelligence médicale ». Spider's Web rapporte qu'il estime que l'IA pourrait égaler les médecins d'ici quelques années.

Coût et choix du modèle

Sur les cas complexes, GPT-5 utilisé seul a obtenu 78,9 % pour environ 8 400 dollars par cas, selon TechCrunch. L'ajout de l'orchestrateur a réduit ce coût d'environ 3 000 dollars et n'a fait progresser la précision que d'environ quatre points. Avec GPT-5.5, un modèle publié en avril 2026, la précision sur les cas complexes est passée de 72 % à près de 87 % pour un coût légèrement inférieur. Gemini 2.5 Flash a obtenu 46,4 % seul et près de 69 % avec l'orchestrateur. Les chiffres de coût sont des estimations fondées sur les cas et non des factures médicales réelles.

Limites et prochaines étapes

La comparaison comporte des limites évidentes. Les médecins étaient des généralistes et non des spécialistes, les cas étaient présentés sous forme de texte, et ni l'IA ni les médecins n'avaient accès à des examens physiques ou à de l'imagerie médicale. Une prépublication antérieure de juin 2025 faisait état de gains avec des modèles de Google, Anthropic et Meta. L'équipe de Microsoft prévoit de tester avec le Beth Israel Deaconess Medical Center de Boston si l'outil peut aider à trier les patients par urgence. L'entreprise reconnaît qu'il reste un long chemin avant que la technologie puisse être largement déployée.