Nature-Studien: MIRA und Googles AMIE erreichen in simulierten Fällen Ärzteniveau

Zwei am 18. Juni 2026 bekannt gewordene Nature-Studien melden einen Sprung bei medizinischer KI. Das deutsche System MIRA und Googles AMIE erreichten in simulierten Patientenfällen Leistungen auf Ärzteniveau. Zugleich rückt die Frage nach belastbaren Praxistests und Verantwortung näher.

The Decoder berichtet über zwei zeitgleich in Nature erschienene Arbeiten zu spezialisierten Diagnose-Systemen. MIRA wurde unter anderem an der TU Dresden und der Universität Heidelberg entwickelt. Das System bearbeitete laut Bericht mehr als 500 echte Notaufnahmefälle aus dem Datensatz MIMIC-IV. In acht Krankheitsbildern erreichte MIRA 88,9 Prozent Trefferquote. In einem direkten Vergleich über 311 Fälle kam MIRA auf 87,8 Prozent, vier erfahrene Fachärzte auf 78,1 Prozent und ein gemischtes Ärzteteam auf 71,1 Prozent.

85.000 Optionen im Klinikagenten

MIRA arbeitet nicht wie ein allgemeiner Chatbot, sondern als Agent in einer abgeschotteten elektronischen Patientenakte. Laut Studie kann das System aus mehr als 85.000 Optionen über elf Werkzeuge wählen. Es erhebt Anamnesen, ordnet Labor- und Bildgebung an, bewertet Befunde und formuliert Therapiepläne. Besonders stark war MIRA bei Blinddarmentzündung mit 98,6 Prozent und bei Bauchspeicheldrüsenentzündung mit 92,3 Prozent. Schwächer fiel die Leistung bei Lungenentzündung mit 72,4 Prozent und bei Harnwegsinfekten mit 77,6 Prozent aus.

Die Sicherheitsprüfung fiel im Blindtest ebenfalls positiv aus. Fachärzte fanden laut The Decoder keine gefährlichen Medikamentenkombinationen, keine falschen Dosierungen bei Niereninsuffizienz und keine riskanten Schmerzmittelverordnungen. Bei der Frage nach einer stationären Aufnahme übersah MIRA keinen einzigen Fall. Der Programmcode wurde nach Angaben des Berichts auf GitHub veröffentlicht.

Google setzt auf Verlauf

Googles System AMIE verfolgt einen anderen Ansatz. Es begleitet Patienten über mehrere Arztkontakte hinweg und erstellt Untersuchungs- und Behandlungspläne. The Decoder schreibt, AMIE habe in dieser Disziplin genauer gearbeitet als Ärzte. Bemerkenswert ist dabei ein Detail aus beiden Studien: Die Systeme basieren dem Bericht zufolge auf inzwischen veralteten Basismodellen. Der Fortschritt stammt also weniger aus einem neuen LLM als aus der Spezialisierung, der Agentenlogik und der Einbettung in klinische Abläufe.

Praxis bleibt der offene Punkt

Gerade daraus ergibt sich die unbequeme Frage der Studien. Beide Systeme wurden in simulierten Umgebungen geprüft, nicht im laufenden Klinikbetrieb. Für Unternehmen im Gesundheitssektor ist das relevant, weil mit dem Übergang in reale Versorgung zusätzliche Anforderungen aus Medizinprodukterecht, Datenschutz und Dokumentation greifen. The Decoder verweist auf den Unterschied zwischen nachgewiesener Leistung im Test und belastbarem Nutzen in der Praxis. Die beiden Studien erschienen am 18. Juni 2026 in Nature.