微软诊断 Agent 登 Science：准确率 83%

微软 AI 的诊断系统论文《Sequential diagnosis with language models》刊登在 10 月 22 日的 Science 上。系统叫 DxO，用多个 Agent 模拟一组医生会诊：从主诉出发，自己决定问什么、开哪些检查，边收集信息边修正鉴别诊断。

论文里还有一个数字值得看：同一套编排换不同厂商的模型，平均能把急诊和疑难病例的准确率分别再提高 4.4 和 7.9 个百分点。投稿前他们又用 GPT-5.5 重跑了一遍，提示词和编排都没改，优势还在。这对做 Agent 的人有参考价值：好的流程设计，在模型升级后不一定会过时。

注意：这是纯文本的受控基准，没有影像和真实病人，对比对象只是单个全科医生，不包括专科医生和会诊团队；作者全部是微软员工。离临床使用还远。