Deux études publiées dans la revue Nature en 2026 présentent deux nouveaux systèmes d'intelligence artificielle médicale, MIRA et AMIE, capables d'assister les médecins à plusieurs étapes de la prise en charge des patients, du diagnostic aux décisions thérapeutiques. Ces modèles démontrent des performances égales ou supérieures à celles des praticiens humains, ouvrant la voie à une intégration accrue des agents conversationnels dans la gestion clinique. Jusqu'à présent, les grands modèles de langage se limitaient généralement à des tâches cliniques restreintes. La gestion des patients nécessite au contraire une approche globale, intégrant l'analyse des antécédents, le choix des examens complémentaires, le diagnostic, la prescription de traitements et le suivi sur plusieurs consultations. Ces nouveaux outils visent précisément à couvrir cette chaîne décisionnelle complexe. MIRA, développé par une équipe menée par Jakob Kather, s'appuie sur un système isolé de dossiers médicaux électroniques. Il a été testé à partir de plus de 500 cas réels issus de services d'urgence, avec lesquels il interagit via une conversation simulée. Le modèle peut sélectionner parmi plus de 85 000 options pour prescrire des examens, interpréter les résultats et élaborer des plans de traitement, incluant médicaments, interventions ou hospitalisations. MIRA a obtenu une précision diagnostique moyenne de 87,8 %, dépassant le score de 78,1 % enregistré par un panel de six médecins généralistes et spécialistes. Les auteurs soulignent qu'une validation en conditions réelles reste nécessaire avant tout déploiement. Parallèlement, AMIE, conçu par Mike Schaekermann et ses collaborateurs, exploite le modèle Gemini de Google pour raisonner de manière continue sur le suivi des patients au fil des consultations. Le système croise les données patient avec les recommandations cliniques et les listes de médicaments approuvés pour garantir des décisions actualisées et conformes aux bonnes pratiques. Lors d'une étude simulant des parcours de soins complexes selon les directives britanniques et américaines, AMIE a été confronté à vingt-et-un médecins du premier recours sur cent scénarios multi-consultations. Il a égalé les médecins en raisonnement gestionnaire, tout en les surpassant en précision des examens et traitements, ainsi que dans le respect strict des guides cliniques. Sur un benchmark dédié au raisonnement pharmacologique, AMIE a également dépassé les praticiens sur les cas les plus complexes. Bien que prometteuses, ces performances nécessitent des études complémentaires avant une utilisation en milieu clinique réel. Néanmoins, ces travaux marquent une avancée significative vers l'assistance IA conversationnelle pour les professionnels de santé. À long terme, ces outils pourraient soulager la charge administrative des médecins, optimiser la qualité des soins et contribuer à pallier les pénuries de personnel médical dans certaines régions. La convergence entre intelligence artificielle et médecine continue de transformer les pratiques, à condition que les limites techniques et déontologiques soient rigoureusement encadrées.