{"id":499590,"date":"2026-10-22T23:38:23","date_gmt":"2026-10-22T23:38:23","guid":{"rendered":"http:\/\/6ada89471d95ce52e2bcb388"},"modified":"2026-10-22T23:38:23","modified_gmt":"2026-10-22T23:38:23","slug":"microsoft-desarrolla-una-ia-que-diagnostica-enfermedades-con-una-precision-hasta-4-veces-mayor-que-los-medicos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sarmiento24h.com\/?p=499590","title":{"rendered":"Microsoft desarrolla una IA que diagnostica enfermedades con una precisi\u00f3n hasta 4 veces mayor que los m\u00e9dicos"},"content":{"rendered":"

Microsoft asegura que ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de diagnosticar enfermedades con informaci\u00f3n limitada sobre el paciente y alcanzar una precisi\u00f3n hasta cuatro veces superior a la obtenida por m\u00e9dicos generalistas en determinadas pruebas.<\/p>\n

Una de las caracter\u00edsticas m\u00e1s destacadas del sistema, denominado Diagnostic Orchestrator (DxO), es que replica los procedimientos que los m\u00e9dicos emplean para establecer un diagn\u00f3stico durante una consulta.<\/strong> A diferencia de otros algoritmos similares<\/a>, sus conclusiones no parten de informes m\u00e9dicos que contienen de antemano toda la informaci\u00f3n necesaria para determinar la condici\u00f3n cl\u00ednica del paciente.<\/p>\n

En cambio, la herramienta desarrollada por Microsoft comienza su evaluaci\u00f3n con datos limitados<\/strong> y, posteriormente, formula preguntas para conocer los antecedentes de la persona, determina qu\u00e9 pruebas de laboratorio necesita para explicar los s\u00edntomas y, finalmente, establece un diagn\u00f3stico cuando re\u00fane evidencia suficiente.<\/p>\n

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\"Torso<\/picture><\/span><\/div>\n
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\u00bfQu\u00e9 ser\u00e1 de los m\u00e9dicos cuando la IA diagnostique mejor que ellos?<\/a><\/div>\n

Un art\u00edculo reciente sostiene que la IA suele ser mejor que los m\u00e9dicos a la hora de ejercer la medicina. Adivina qui\u00e9nes no est\u00e1n nada contentos.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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En un art\u00edculo publicado<\/a> esta semana en la revista Science<\/em>, los desarrolladores sostienen que su propuesta no solo plantea una aplicaci\u00f3n m\u00e1s precisa de la IA en la pr\u00e1ctica m\u00e9dica, sino que tambi\u00e9n podr\u00eda reducir las cargas econ\u00f3micas y psicoemocionales asociadas al diagn\u00f3stico al evitar pruebas y estudios innecesarios que pueden generar gastos y preocupaci\u00f3n en los pacientes.<\/p>\n

\u201cA medida que los modelos se vuelven m\u00e1s capaces, los m\u00e9todos que integran la inferencia secuencial estructurada con la experiencia cl\u00ednica pueden transformar la forma en que la IA apoya el razonamiento diagn\u00f3stico, con el potencial de mejorar la calidad y la accesibilidad de la atenci\u00f3n m\u00e9dica en todo el mundo\u201d, sostienen los autores.<\/p>\n

El funcionamiento de DxO se basa en GPT-5.5 de OpenAI<\/a> y, como su nombre indica, corresponde a un algoritmo de orquestaci\u00f3n. Esto significa que organiza las tareas de razonamiento de un modelo subyacente para cumplir objetivos espec\u00edficos.<\/p>\n

En la pr\u00e1ctica, DxO emplea cinco agentes de IA basados en el sistema de OpenAI. Cada uno se especializa en una funci\u00f3n: generar hip\u00f3tesis, seleccionar pruebas, revisar cr\u00edticamente los resultados, controlar los costos y verificar el diagn\u00f3stico final. En conjunto, estos componentes estructuran un proceso que busca reproducir las distintas etapas del razonamiento cl\u00ednico.<\/p>\n

Los autores no detallan el conjunto de datos exacto utilizado para entrenar el sistema<\/strong> ni los procedimientos espec\u00edficos de su capacitaci\u00f3n. Sin embargo, destacan el desarrollo de un indicador dise\u00f1ado para evaluar su rendimiento: Sequential Diagnosis Benchmark<\/em> (SDBench).<\/p>\n

Un nuevo indicador para medir la eficiencia de la IA en la medicina<\/h2>\n

Esta herramienta convierte los casos cl\u00ednicos en encuentros interactivos de varios pasos. Las evaluaciones de DxO se basan en 304 casos de conferencias clinicopatol\u00f3gicas publicados en The New England Journal of Medicine<\/em> y 325 encuentros de ingreso a urgencias procedentes de la base de datos del Medical Information Mart for Intensive Care IV<\/em> de Estados Unidos.<\/p>\n

Los primeros corresponden a casos seleccionados por su valor educativo y cl\u00ednico, mientras que los segundos provienen de registros de atenci\u00f3n en urgencias y representan situaciones m\u00e1s cercanas al flujo cotidiano de los hospitales.<\/p>\n

Los investigadores se\u00f1alan que ambas bases de datos incluyeron enfermedades comunes y trastornos poco frecuentes, as\u00ed como situaciones con distintos grados de dificultad diagn\u00f3stica.<\/strong> Cada caso comienz\u00f3 con una descripci\u00f3n breve de los s\u00edntomas y las circunstancias iniciales del paciente, a partir de la cual el sistema debe decidir qu\u00e9 informaci\u00f3n adicional necesita antes de emitir una conclusi\u00f3n.<\/p>\n

La evaluaci\u00f3n contempl\u00f3 dos aspectos: si el diagn\u00f3stico final es correcto y cu\u00e1nto costaba el conjunto de pruebas solicitadas durante el proceso. De esta manera, el indicador no solo calcul\u00f3 la precisi\u00f3n para identificar una enfermedad, sino tambi\u00e9n la eficiencia con la que se obtuvo la informaci\u00f3n necesaria para determinarla.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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