• 2026年10月22日、MicrosoftのAI診断システム「MAI-DxO」の研究が科学誌Scienceに掲載されたと報じられています
  • NEJMの難症例304件での正診率は83.2%で、参考資料ありの一般医（36.1%）を大きく上回る結果とされています
  • 現時点では実臨床での検証はなく、ボストンのBeth Israel Deaconess Medical Centerでの前向き試験が計画されています

事実の整理

2026年10月22日、Microsoftは医療AI「MAI-DxO（Microsoft AI 診断オーケストレーター）」の研究成果を科学誌Scienceに発表したと各メディアが報じています。論文タイトルは「Sequential Diagnosis with Language Models（言語モデルによる逐次診断）」で、昨年arXivに公開されたプレプリントに査読が加わった形での掲載とされています。

MAI-DxOの最大の特徴は「逐次診断」アプローチです。症例の情報をまとめて与えるのではなく、主訴から始め、AIが追加の問診や検査を逐次選びながら診断に至ります。複数のAIエージェントが「仮説の提案」「検査の選択」「前提への異議申し立て」「コスト管理」「品質確認」といった役割を分担する構造とされています。

研究では、New England Journal of Medicine（NEJM）に掲載された複雑な症例報告304件と、救急外来由来の症例325件を対象に評価が行われました。研究チームはこの評価のために「SDBench（逐次診断ベンチマーク）」という新しい評価基準を設計したとされています。

報じられている主な数値は以下のとおりです。

  • NEJM複雑症例304件：MAI-DxOの正診率83.2%、参考資料ありの一般医が36.1%、参考資料なしの一般医が22.3%
  • 救急外来症例325件：MAI-DxOが80.3%、一般医が46.8%
  • コスト面：予算制約つきの構成では正診率79.6%を維持しつつ、医師の推定費用と比べてコストを半分から3分の1程度に抑えられると報告されています

使用した言語モデルはOpenAIのGPT-5で、GPT-5.5ではさらなる改善も確認されたと報じられています。

研究体制と今後の予定についても明らかにされています。著者15人は全員Microsoftの従業員で、うち8人は関連特許の発明者とされています。今後のステップとして、ボストンのBeth Israel Deaconess Medical Centerで患者が実際にシステムと対話する前向き試験を数か月以内に開始する予定とされています。

なお、今回の評価はNEJMの教育用症例（複雑・希少なケースが多い）を対象としており、画像読影や実際の患者との対話は評価に含まれていません。日常診療でよく見られる疾患への適用可能性は示されていないという留意点も研究者自身が指摘しています。

臨床家にとっての意味

今回の研究は診断支援AI領域での前進として報告されていますが、セラピスト・理学療法士・作業療法士の実務に直ちに影響を与えるものではありません。現時点で言えること・まだ言えないことを整理します。

現時点で言えること

診断支援AIの精度が一定の条件下で向上していることは、チーム医療の一員として働くセラピストにとっても無関係ではない動向です。担当患者の診断精度が将来的に向上すれば、リハビリ介入の根拠がより明確になる可能性があります。

また、「主訴から始めて逐次的に問診・検査を選ぶ」というアプローチは、理学療法士・作業療法士が日常的に行う患者評価プロセスと構造的に近い面があります。AIが診断プロセスを明示的に設計した事例として、問診設計や評価の体系化を考えるうえでの参照点になる可能性があります。

報道では「AIは医師に取って代わるのではなく、補助ツールとして位置づけられるべき」という医療専門家の見解も紹介されています。この考え方は、セラピストとAIの関係性を考えるうえでも参考になります。

まだ言えないこと

臨床現場での有効性は未検証です。Beth Israel Deaconess Medical Centerでの前向き試験はこれから始まる段階であり、実際の患者への効果はまだ示されていません。今回の評価対象はNEJMの教育用難症例であり、整形外科・神経疾患の日常的な病態への適用可能性は現時点では不明です。また、触診・観察・患者との直接コミュニケーションを要する評価項目はシステムの対象外です。セラピストが実際に利用できるツールとして提供される時期・形態も現時点では明らかにされていません。

診断AIの発展は医療チーム全体に影響する可能性のある動向として注視していく価値がありますが、現場での実践的な意思決定に用いられるようになるまでには、臨床試験での検証と各専門領域への適用研究が必要な段階とされています。

出典

  1. 「Microsoftの診断AI「MAI-DxO」、難症例で正診率83.2% 予算制約下では推定費用も低減」（財経新聞, 2026年10月27日）
  2. 「Microsoft Says Its New AI Is More Than Twice as Good at Diagnosing Diseases as Doctors」（Gizmodo, 2026年10月22日）

本記事は情報提供目的であり、特定の製品・サービスの推奨や医療効果の保証をするものではありません。記載の数値・内容は各出典記事に基づくものであり、情報は執筆時点のものです。