今のAIエージェントに「病気を予測するAIを作って」と丸投げすると、専門家が手作業で組んだものと同等の精度のモデルを作り上げる場合があるとのこと。
特に、地味なデータ分析はすでにかなり得意です。
Microsoft Researchの報告。
研究者らは、X線・CT・病理画像・治験探索・電子カルテ（EHR）監査など7分野・計54種類の臨床実務を、AIに自力で解かせました。
最小限の指示だけを与え、どのファイルをどう読み、どんなツールを使い、どう解くかまで、すべてエージェント任せにする設計です。
全体の成功率は最強のCodex GPT-5.5でも42%とまだ発展途上ですが、世代を追うごとに着実に伸びており、データ分析やパイプライン構築はすでに実用域に入りつつあります。
一方で壁は医療画像の読影。画像系タスクの平均成功率はわずか17%（テキスト系は49%）にとどまります。
医療はAI応用の本丸と言われていますが、それにふさわしい難易度を見せています。しかし、希望が持てる成長を遂げてきています。
