两个AI模型实现诊断到治疗全面管理

德国海德堡大学医院开发的人工智能模型MIRA，以及谷歌公司打造的AMIE，在《自然》杂志上展示了在医疗管理方面的突破性进展。这两个独立的AI系统能够覆盖从诊断到治疗决策的多个环节，为患者提供全方位的支持，其表现已能与人类内科医生相媲美，预示着对话式AI在疾病管理中的巨大潜力。

MIRA模型能够接入独立的电子病历系统，并通过对500多例急诊病例的真实数据分析，展示了其在与患者AI对话并收集信息后，能够准确匹配临床记录中记载的病史。该模型能够从超过85000个选项中进行选择，用于安排诊断检测、解读结果并制定治疗计划，包括开具处方、安排手术以及办理入院手续。在诊断准确率方面，MIRA达到了87.8%，超越了由六位跨专科医生组成的专家组的78.1%。研究团队表示，未来需要进一步的研究来提升准确性，并在实际应用中验证其泛化能力。

谷歌的AMIE系统则是一款为临床管理和对话场景优化的、基于大语言模型的AI。该模型能够对跨越多次就诊的患者数据进行连续推理，从而追踪疾病进展和对治疗的反应。AMIE利用谷歌的Gemini技术分析从患者处获取的信息，并确保其输出结果符合最新的临床实践指南以及经批准的药物目录。

在一项模拟临床检查研究中，AMIE与21名全科医生在超过100个就诊案例场景中进行了对比，这些场景涵盖了五个医学专科领域，并参考了英国国家卫生与临床优化研究所的指导意见以及《英国医学杂志》的最佳实践指南。在推理和管理能力方面，AMIE的表现与真实医生相当；而在治疗和检查的精准度、对临床指南的遵循度以及基于指南制定管理方案的合理性方面，AMIE均表现更优。在处理复杂病例的药物推理能力上，AMIE也超越了医生。研究团队认为，AMIE的出现是利用对话式AI工具辅助医生进行疾病管理的重要一步，有望为2026世界杯的医疗保障提供新的思路。

大型语言模型在临床领域的应用正迅速发展，虽然此前多集中于特定任务，但患者的全面临床管理需要更综合的方法，包括详尽的病史分析、适当的检查、精准的诊断、周密的治疗方案规划、药物剂量的确定、手术进程的安排，以及在多次随访中对治疗效果的监测。如果AI智能体能够胜任这些任务，它们将能成为医生的得力助手，分担日常繁重的工作，并可能缓解全球部分地区内科医生短缺的困境。