論文の概要: CHI-Bench: Can AI Agents Automate End-to-End, Long-Horizon, Policy-Rich Healthcare Workflows?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.16679v2
• Date: Tue, 19 May 2026 05:51:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-20 15:03:08.465511
• Title: CHI-Bench: Can AI Agents Automate End-to-End, Long-Horizon, Policy-Rich Healthcare Workflows?
• Title（参考訳）: CHI-Bench: AIエージェントは、エンド・ツー・エンド、ロング・ホライゾン、ポリシー・リッチなヘルスケアワークフローを自動化できるか?
• Authors: Haolin Chen, Deon Metelski, Leon Qi, Tao Xia, Joonyul Lee, Steve Brown, Kevin Riley, Frank Wang, T. Y. Alvin Liu, Hank Capps MD, Zeyu Tang, Xiangchen Song, Lingjing Kong, Fan Feng, Tianyi Zeng, Zhiwei Liu, Zixian Ma, Hang Jiang, Fangli Geng, Yuan Yuan, Chenyu You, Qingsong Wen, Hua Wei, Yanjie Fu, Yue Zhao, Carl Yang, Biwei Huang, Kun Zhang, Caiming Xiong, Sanmi Koyejo, Eric P. Xing, Philip S. Yu, Weiran Yao,
• Abstract要約: 現実的な医療業務のエンドツーエンドの自動化は、現在のベンチマークで不足している3つの機能を強調します。 $-Benchは3つのドメインにわたる長期医療のベンチマークである。 30以上のエージェントハーネス/モデル構成で、最高のエージェントはタスクの28.0%しか解決せず、厳格なパス3では20%をクリアし、単一のセッションですべてのタスクを実行するとパフォーマンスは3.8%に低下する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 150.84850629123287
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: End-to-end automation of realistic healthcare operations stresses three capabilities underrepresented in current benchmarks: policy density, decisions must be grounded in a large library of medical, insurance, and operational rules; Multi-role composition: a single task requires the agent to play multiple roles with handoffs; and multilateral interaction: intermediate workflow steps are multi-turn dialogs, such as peer-to-peer review and patient outreach. We introduce $χ$-Bench, a benchmark of long-horizon healthcare workflows across three domains: provider prior authorization, payer utilization management, and care management. Each task hands the agent a clinical case in a high-fidelity simulator of 20 healthcare apps exposed via 87 MCP tools, which it must drive to a terminal status through tool calls and writing the role's artifacts, guided by a 1,290+ document managed-care operations handbook skill. Across 30 agent harness/models configurations, the best agent resolves only 28.0% of tasks, no agent clears 20% on strict pass^3, and executing all tasks in a single session slumps the performance to 3.8%. These results raise the hypothesis that similar gaps are likely to surface in other policy-dense, role-composed, irreversible enterprise domains.
• Abstract（参考訳）: 現実的な医療業務のエンドツーエンドの自動化は、現在のベンチマークで強調されている3つの機能を強調している: ポリシー密度、決定は、医療、保険、運用ルールの大規模なライブラリに基礎を置く必要がある マルチロール構成: 単一のタスクは、ハンドオフでエージェントに複数の役割を果たさなければならない マルチサイドインタラクション: 中間ワークフローステップは、ピアツーピアレビューや患者アウトリーチなどのマルチターンダイアログである。 これは、プロバイダの事前承認、ペイア利用管理、ケア管理という3つのドメインにわたる長期医療ワークフローのベンチマークです。 各タスクは、87のMCPツールを介して公開された20のヘルスケアアプリの高忠実度シミュレーターに、エージェントに臨床ケースを渡します。 30のエージェントハーネス/モデル構成で、最高のエージェントはタスクの28.0%しか解決せず、厳格なpass^3では20%をクリアし、単一のセッションですべてのタスクを実行するとパフォーマンスは3.8%に低下する。 これらの結果は、同様のギャップが、他のポリシー、ロール・コンポジション、不可逆的なエンタープライズドメインに出現する可能性が高いという仮説を提起する。

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