今週刊行のNature誌で、診断から治療決定まで医師並みの性能を示す2つの医療AI「MIRA」と「GoogleのAMIE」の研究結果が発表された。既存の言語モデルは限定的なタスクに特化しがちだが、臨床管理には病歴把握、検査選定、診断、治療計画立案など複合的な判断が必須である。本研究のAIエージェントは、患者管理の多段階プロセスを自律的に推論し、医師不足の緩和に貢献する可能性を示した。 Jakob Kather氏らの開発したMIRAは、隔離された電子カルテシステムにアクセス可能だ。患者AIとの対話で情報を収集し、8万5千以上の検査・治療オプションから最適解を選択する。500症例以上の救急外来実データで評価され、診断精度87.8%を記録。6人の専門医群の78.1%を明確に上回った。 一方、Mike Schaekermann氏らのAMIEは、Geminiを基盤に臨床管理と対話最適化に特化している。複数回受診にわたる疾患進行を継続推論し、英国NICEやBMJ Best Practiceなどの最新ガイドラインと出力を同期させる。100症例、5専門分野の臨床試験で21人のプライマリケア医師と評価され、管理推論能力では同等水準を維持。検査・治療の精度やガイドライン遵守性では優位性を確認した。RxQAベンチマークでも複雑症例で医師を凌駕した。 両モデルとも臨床実装に向けてさらなる精度向上と本番環境での汎化検証が課題だ。しかし、対話型AIが複合的な医療判断を支援できることを実証した本成果は、疾患管理におけるAI活用と業務効率化に向けた重要な転換点となる。