该论文研究前沿AI代理能否自主执行结构化临床AI安全审计。传统临床AI模型的安全审计需要统计学专业知识、专门工具和大量时间，而本研究设计了一个基于METR Task Standard v0.3.0的开放评估任务。任务要求AI代理在给定预训练临床预测模型、患者数据集和书面指令后，仅通过bash接口（无脚手架代码）在Docker容器中完成：从伪代码实现四种攻击（FGSM鲁棒性、成员推断抵抗、期望校准误差、边界攻击抵抗）、计算安全态势评分（覆盖以上四项指标）、并生成结构化JSON报告。任务涵盖威斯康星诊断乳腺癌和MIMIC-IV ICU死亡率两个数据集，三种模型架构，防御强度递增，参考评分范围55.60至90.41。研究对三个前沿模型（Claude Sonnet 4.6、GPT-4.1、GPT-4o）进行了54次评估（每个变体3次）。Claude Sonnet 4.6和GPT-4.1完成所有18次运行并获满分；GPT-4o完成61%运行，但每次运行token消耗约为Claude的5倍（尽管提供商token化方式不同）。API总成本：GPT-4.1 8美元、Claude Sonnet 4.6 12美元、GPT-4o 27美元。GPT-4o失败原因包括过早会话终止、聚合错误和空提交文件。任务、评分基础设施和乳腺癌数据集已公开；MIMIC-IV变体需单独PhysioNet访问。