研究チームは、臨床ワークフローを自律的に実行する医療用AIエージェント「MIRA」の開発と評価結果を発表した。既存の医療AIはデータ処理や単純な診断支援に留まり、複雑な診療プロセスへの統合には至っていなかった。この課題に対し、MIRAはFHIR基準に準拠したサンドボックス環境内で動作し、問診、検査指示、診断、治療計画の立案までを一連のステップで自律的に処理する。 評価にはMIMIC-IVデータベースの500症例以上を用い、肺炎や肺塞栓症など8疾患を対象に検討した。指導医と経験層の混合した医師群との比較では、MIRAの診断精度は平均88.9％を記録し全体で上位の結果となった。特に急性膵炎で95.2％の精度を示し、血液検査項目の網羅性では医師を上回ったものの、高額な画像検査の過剰発注は確認されずリソースの適正活用が図られた。 治療決定の質でも高い遵守率を見せた。臨床ガイドライン準拠の処置・投与提案率は医師群を平均35ポイント上回り、術式推薦再現率は53.5％と参照データ群を凌駕した。投薬安全性では重大な薬物相互作用や腎機能低下起因の誤投与はゼロで、外来内服薬の記録精度も99.6％に達した。退院判断の検出力は1.00を記録し、重症度スコアを明示指示されなくても正確な鑑別をこなした。 患者エージェントは問診中の診断情報漏洩を一切起こさず、多様なバイアスに対する性能低下も限定的だった。ただし患者反応は退院サマリーに基づく構造化データに依存しており、生臨床環境での前方検証が今後の課題となる。研究チームは、現段階のAIは医療従事者の代替ではなく、業務負担を軽減する人間監督型の支援ツールとして協調運用すべきだと結論付けている。