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2026年5月15日 | 0 评论 | 发布于 赛事动态 | 作者: 官方编辑

近期《自然》杂志的一项研究揭示了自主医疗AI智能体能力上的突破，其中两个独立的AI模型在患者管理的全过程，从诊断到治疗决策，都展现了强大的辅助能力。这两个系统分别是德国的MIRA和谷歌的AMIE，它们目前的表现已不亚于人类内科医生，预示着对话式AI在疾病管理领域具有广阔的应用前景。

由德国海德堡大学医院开发的MIRA，能够接入独立的电子病历系统以获取患者数据。该AI模型在模拟了500多例急诊科临床病例的真实数据后进行了评估。研究发现，MIRA在与患者AI进行交流并收集信息后，其反馈能够与临床记录中的病史相符。MIRA能够从超过85000个选项中进行选择，用于安排诊断测试、解读结果以及制定治疗计划，包括开具处方、安排手术以及办理入院手续。其平均诊断准确率达到了87.8%，而由六位跨学科医生组成的专家组的准确率为78.1%。研究团队也指出，未来需要进一步的研究来提升其准确性，并在实际应用中验证其泛化能力。

谷歌团队则推出了AMIE，这是一个针对临床管理和对话流程进行优化的、基于大语言模型的系统。该模型能够对多轮就诊数据进行连续推理，从而追踪疾病的进展和对治疗的反应。AMIE利用谷歌的Gemini技术分析从患者处收集的信息，并确保其输出结果与最新的临床实践指南以及药物目录（包含批准的、临床首选药物的列表）保持一致。

在一项虚拟临床检查研究中，AMIE与21名全科医生在超过100个就诊案例场景中进行了比较，这些场景涵盖了五个医学专科领域，并旨在模拟英国国家卫生与临床优化研究所的指导方针及《英国医学杂志》的最佳实践指南。在管理推理能力方面，AMIE的表现与真实医生相当；而在治疗和检查的精确度、对临床指南的遵守程度以及基于指南制定的管理方案的合理性方面，AMIE均优于医生。在最新的药物推理基准测试中，AMIE在处理复杂病例时也超越了医生。研究团队认为，AMIE代表了利用对话式AI工具协助医生进行疾病管理的一个重要进步。

大型语言模型在临床领域的应用前景令人振奋，尽管此前它们多专注于特定任务。而患者的临床管理则需要多方面的能力，包括深入的病史分析、恰当的检查、精准的诊断、周密的治疗方案规划、精确的药物剂量确定、手术进程安排，以及在多次就诊中对治疗效果的持续监测。如果AI智能体能够承担这些任务并实现有效的管理，它们将能成为人类医生的得力助手，分担日常繁重的工作，甚至有望缓解全球部分地区内科医生短缺的困境。

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