// AI 新闻 · 2026-10-23 · Microsoft Source
AI诊断系统MAI-DxO在复杂病例中表现优于医生
微软基于MIMIC-IV-ED和《新英格兰医学杂志》的复杂病例数据，开发了AI诊断系统MAI-DxO，并在Sequential Diagnosis Benchmark（SDBench）中进行测试。该系统在典型急诊案例中准确率达80%，高于医生的47%；在复杂病例中准确率达83%，显著优于医生在无外部资源情况下的22%和有资源时的36%。MAI-DxO通过模拟多医生协作机制，逐步推理、提出问题并评估测试价值，在诊断准确性与成本之间取得平衡，部分配置实现诊断准确率81%且成本低于对照系统一半。
原文发布 2026-10-23 23:56（北京时间）来源 Microsoft Source自动整理 · 已核对原文
01摘要
研究显示，即使在引入GPT-5.5等新模型后，MAI-DxO的性能仍保持稳定，表明其架构不依赖特定模型版本。微软已开放SDBench中部分NEJM案例的基准、门卫和成本评估代码，供研究人员复现与验证。该系统代表了AI在临床推理中的进展，但诊断能力仅为整体医疗支持的一部分，未来目标是整合知识、情境与决策，实现贯穿全诊疗流程的智能支持。
由开源模型根据原文自动整理，经数字/专名逐项核对（必须在原文中出现），以原文为准。
02要点
- MAI-DxO在复杂病例中诊断准确率达83%，医生无资源时为22%，有资源时为36%。
- 在典型急诊案例中，MAI-DxO准确率80%，医生为47%，高出1.7倍以上。
- 系统通过多轮推理与质疑机制模拟医生团队协作，动态更新诊断路径并评估测试成本。
- 优化后配置在NEJM病例中实现81%准确率且成本低于对照系统一半，性能优于现有方案。
03原文出处
Can AI diagnose like a team of doctors? New research puts it to the test
Microsoft Source · 发布于 2026-10-23 23:56（北京时间） · 上方为原标题
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