La inteligencia artificial sigue sumando capacidades en la medicina. Un sistema desarrollado por Microsoft logró diagnosticar correctamente el 83% de una serie de casos médicos complejos. En la misma prueba, médicos generales que podían incluso consultar libros de referencia y herramientas de consulta acertaron el 36%.
El resultado, publicado el 22 de octubre de 2026 en la revista Science, vuelve a poner en el foco el potencial de la IA en el razonamiento clínico y cómo puede ayudar de verdad a los profesionales de la salud.
El sistema se llama MAI-DxO (Microsoft AI Diagnostic Orchestrator) y su forma de trabajar imita a un equipo de especialistas. No se limita a mirar todos los síntomas y resultados para lanzar una respuesta inmediata. Coordina distintos agentes de inteligencia artificial que hacen preguntas, piden pruebas, comparan hipótesis y van ajustando el diagnóstico a medida que aparece nueva información.
En la evaluación de 304 casos clínicos complejos, tomados de publicaciones del New England Journal of Medicine, el sistema alcanzó una precisión diagnóstica del 83%, mientras que los médicos generales llegaron al 36% cuando podían consultar recursos externos y solo al 22% cuando no los tenían. En otra prueba, basada en 325 casos de urgencias, la IA obtuvo un 80% de precisión frente al 47% de los profesionales.
Microsoft también señaló que su sistema podría lograr resultados similares con un menor costo estimado de pruebas y procedimientos. Si bien estos resultados corresponden a evaluaciones controladas y no demuestran que la herramienta supere a especialistas o a equipos médicos en situaciones clínicas reales, la compañía anunció que hará nuevas pruebas en colaboración con el Beth Israel Deaconess Medical Center, en Boston.
El reto de aprovechar el conocimiento médico
Más allá de la capacidad de diagnosticar enfermedades, uno de los grandes desafíos de la inteligencia artificial aplicada a la salud es facilitar el acceso a información científica confiable y convertirla en conocimiento útil para los profesionales.
Los médicos necesitan consultar investigaciones, guías clínicas, publicaciones especializadas y evidencia actualizada para respaldar sus decisiones. Pero encontrar lo relevante entre miles de documentos y fuentes puede ser agotador, sobre todo cuando hay barreras de acceso, idioma o falta de recursos especializados.
En ese contexto, las herramientas de IA pueden funcionar como asistentes para localizar, organizar y contextualizar conocimiento médico. Su utilidad no depende solo de que el modelo genere respuestas correctas. También importa de dónde saca la información, si sus contenidos están actualizados y si el profesional puede verificar lo que lee.
Aunque la mayoría de los modelos operan mejor en idioma inglés, y no están completamente entrenados para contextos de los países de habla hispana, en Latinoamérica, ya están surgiendo soluciones como 360 Health Data, que trabaja precisamente en esa brecha. La compañía desarrolló Coralia Health, una plataforma de conocimiento médico que conecta la investigación científica con la práctica clínica, y cuenta con SALUS, un asistente de inteligencia artificial diseñado para analizar información médica y facilitar su consulta.
A través de la plataforma e incluso por WhatsApp, los profesionales de la salud pueden interactuar con una IA en lenguaje natural para acceder a información médica y científica. La propuesta busca reducir las barreras que dificultan encontrar conocimiento especializado y acercar recursos de consulta a los profesionales de la región, con una experiencia adaptada al español.
La IA no sustituye al médico
Los avances de Microsoft muestran que los modelos de inteligencia artificial están pasando de generar respuestas a procesos de razonamiento más complejos. Sin embargo, llevar esos resultados a la práctica clínica exige superar desafíos de seguridad, precisión, privacidad de los datos y validación en entornos reales.
También es importante distinguir entre dos necesidades distintas: una herramienta que ayuda a construir un diagnóstico y otra que facilita el acceso a la evidencia científica necesaria para respaldar una decisión médica. Ambas pueden complementarse, pero no cumplen la misma función.
Para los sistemas de salud latinoamericanos, donde el acceso a información médica especializada puede estar condicionado por los recursos, el idioma y la conectividad, estas tecnologías representan una oportunidad para reducir algunas brechas de conocimiento.
Es posible que el siguiente paso de la IA médica sea garantizar que los profesionales puedan acceder a información confiable, comprenderla y utilizarla como apoyo en su trabajo. Pero aunque la tecnología puede acelerar ese proceso, la responsabilidad de las decisiones clínicas seguirá requiriendo criterio y supervisión profesional.
Imagen: Microsoft AI Health
