MIRA (Medical Intelligence for Reasoning and Action) è il primo agente autonomo di intelligenza artificiale integrato in un ambiente EHR simulato a dimostrare, su dataset reali di pronto soccorso (MIMIC-IV, 574 casi, 8 diagnosi), una performance diagnostica del 88,9% — superiore a quella dei medici esperti nello stesso setting simulato (87,8%, superiorità statisticamente significativa) — eseguendo autonomamente l’intero ciclo clinico: raccolta dell’anamnesi, richiesta e interpretazione di esami laboratoristici, imaging e microbiologia, formulazione di diagnosi differenziali, prescrizione di farmaci, pianificazione chirurgica e decisioni di ricovero.
La pubblicazione simultanea su Nature di MIRA (Ferber et al.) e del sistema AMIE evoluto di Google DeepMind (Liévin et al., per la gestione longitudinale di malattie croniche in 3 visite ambulatoriali) segna il passaggio dall’AI diagnostica stretta all’AI “agente” con capacità operativa end-to-end nel workflow clinico: un salto concettuale che supera i precedenti modelli di decision support (LLM per esami o diagnosi isolate) verso un sistema che intraprende azioni strutturate in EHR con accesso regolato ai dati del paziente.
- Criticità:
- Il sistema non raggiunge il 100% di accuratezza terapeutica;
- non include esame obiettivo fisico;
- non è validato su popolazioni reali diversificate per equità;
- manca di framework regolatori per agenti AI continuamente aggiornati — indicando chiaramente che la supervisione medica rimane indispensabile e che la validazione prospettica è il passo successivo richiesto.
Leggi il full text dell’articolo:
- Towards autonomous medical artificial intelligence agents.
Ferber, D., Hilgers, L., Höper, C. et al.
Nature (2026). Published: 17 June 2026 https://doi.org/10.1038/s41586-026-10675-5 - Towards Conversational AI for Disease Management.
Liévin, V., Palepu, A., Weng, WH. et al.
Nature (2026). https://doi.org/10.1038/s41586-026-10764-5
