主要成果
Microsoftが開発したAI診断システム「MAI-DxO（略称：DxO）」が、複雑な医療症例の診断において、人間（一般医）を大幅に上回る性能を示した。Science誌に掲載された研究によると、New England Journal of Medicineの複雑な症例を用いたシミュレーションにおいて、DxOの正解率は83%に達した。対して、参照資料を用いて個別に診断を行ったプライマリケア医および一般内科医の正解率は36%にとどまった。なお、これらの複雑な症例は通常、専門医や医師チームが担当するものであるため、今回の比較対象には含まれていない。
技術・詳細
MAI-DxOは、複数のAIエージェントを協調させるオーケストレーションシステムであり、医師のパネル（合議制）のように機能する。具体的には、患者への問診、検査のオーダー、診断に関する議論をAI間で実施する仕組みだ。本システムはOpenAI、Google、Anthropic、Meta、DeepSeekなどの多様なモデルでテストされたが、最高のパフォーマンスはOpenAIのGPT-5およびGPT-5.5で確認された。
精度とコストの相関については以下の結果が出ている。
- GPT-5単体（基本プロンプト）：正解率78.9%、1症例あたりの推定コスト約8,400ドル。
- GPT-5 ＋ DxO：コストを約3,000ドル削減し、精度を約4ポイント向上させた。
- GPT-5.5 ＋ DxO：複雑な症例において、正解率を72%から約87%まで向上させ、コストもわずかに削減した。
- Gemini 2.5 Flash ＋ DxO：単体での正解率46.4%から約69%まで向上した。
一方で、救急外来（ED）の症例においては、DxOによる精度やコストの改善はほとんど見られなかった。また、モデル自体の能力が高くなるほど、DxOによる精度向上の幅は縮小する傾向にある。
背景・業界の文脈
Microsoft AIのCEOであるMustafa Suleyman氏は、この結果を「医療超知能（medical superintelligence）」への一歩と位置づけている。現在、医療現場では専門知識の需要と供給の乖離が最大の課題となっており、AIによる補完が急務となっている。同様の傾向は他社でも見られ、GoogleやOpenAIも自社AIが医師に匹敵、あるいは凌駕する性能を持つと主張しており、医療AI分野での競争が激化している。
今後の展望
Microsoftは今後、医療に特化した基盤モデルを構築するため、メイヨークリニックと連携し、来年のリリースを目指している。Suleyman氏は、2027年までには医療記録における「コーディングスタイルのブレイクスルー」が起き、診療録の展開を高度な精度で予測できるようになると予測している。
また、ボストンのベス・イスラエル・ディーコネス医療センターとの新たなパートナーシップを通じて、実際の病院環境でDxOの臨床推論能力を評価する。患者が標準的な治療を受ける一方で、同意を得た患者を対象にDxOの推奨事項を並行して生成し、人間の医師の判断と比較検証する計画だ。
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