两个AI模型实现诊断到治疗全面管理

《自然》杂志最新一期报道了自主医疗AI智能体领域的重大突破，两款独立的AI模型在患者管理方面展现出跨越诊断到治疗决策的全程辅助能力。德国的MIRA和谷歌公司的AMIE，其当前表现已不亚于人类内科医生，凸显了对话式AI工具在疾病管理中的巨大潜力。

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，访问患者数据。该模型在分析了超过500例急诊科真实临床病例后，通过与患者AI智能体进行信息交互，其反馈与电子病历中的病史记录高度吻合。MIRA拥有超过85000种诊断检测安排、结果解读及治疗方案制定选项，包括处方开具、手术安排和入院流程。其平均诊断准确率高达87.8%，超越了由六位跨学科医生组成的专家组78.1%的准确率。研究团队强调，未来仍需进一步研究以提升准确性，并在实际应用中验证其泛化能力。

谷歌团队则推出了AMIE，一个为临床管理和对话流程而设计的、基于大语言模型的系统。该模型能够对跨多次就诊的患者数据进行连续性推理，从而追踪疾病进展和治疗效果。AMIE借助谷歌Gemini分析患者信息，并确保其输出结果与最新的临床实践指南以及药物目录（包含批准且临床首选的药物清单）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个就诊场景中进行了对比，这些场景覆盖了五个医学专科领域，并参照了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、对临床指南的遵循程度以及基于指南制定管理方案的合理性方面，AMIE均表现优于医生。在最新的药物推理基准测试中，AMIE在处理复杂病例时也胜过医生。研究团队认为，AMIE标志着利用对话式AI工具辅助医生进行疾病管理迈出了关键一步。

大型语言模型在临床应用方面，已显现出积极的发展态势，尽管此前它们多专注于特定任务。然而，患者的临床管理需要一个多维度的综合方法，包括深入了解病史、适度检查、精准诊断、制定治疗计划、确定药物剂量、安排手术进程，并需在多次就诊中持续监测治疗效果。若AI智能体能够胜任此类任务并实现高效管理，将能成为医生的得力助手，分担日常的常规工作，甚至有望缓解全球部分地区内科医生短缺的局面。

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