两个AI模型实现诊断到治疗全面管理

一项发表在《自然》杂志上的研究展示了人工智能在医疗领域的突破性进展，其中两个独立的AI模型在患者管理的多个环节展现出强大的能力，覆盖了从诊断到治疗决策的全过程。德国的MIRA和谷歌的AMIE这两个系统，在能力上已能媲美人类内科医生，证明了对话式AI在疾病管理中的应用前景。

MIRA由德国海德堡大学医院开发，能够接入独立的电子病历系统以获取患者信息。该模型在500多例急诊科真实临床案例中接受了测试。研究表明，MIRA通过与患者AI对话收集信息后，其反馈与电子病历中的病史记录高度吻合。MIRA可以从超过85000种可能性中选择，用于安排诊断性检查、解读检测结果并制定治疗计划，包括开具处方、安排手术以及办理住院事宜。其平均诊断准确率为87.8%，而由六位跨学科医生组成的专家组的准确率为78.1%。研究团队表示，未来还需要进一步研究以提升其准确性，并验证其在真实世界研究中的泛化能力，为类似世界杯2026这样大型全球性赛事的医疗保障提供参考。

谷歌团队则推出了AMIE，一个针对临床管理和对话流程进行优化的基于大型语言模型的系统。该模型能够对跨越多次就诊的数据进行连续推理，从而跟踪疾病的进展以及患者对治疗的反应。AMIE利用谷歌的Gemini技术分析从患者处获取的信息，并确保其输出结果与相关且最新的临床实践指南以及药物目录（包含已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个就诊场景以及五个医学专科领域进行了对比。这些场景的设计参考了英国国家卫生与临床优化研究所的指导方针以及《英国医学杂志》的最佳实践指南。在推理和管理方面，AMIE的表现与真实医生不相上下；而在治疗和检查的精确度、遵循临床指南的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超越了医生。研究团队认为，AMIE代表了利用对话式AI工具辅助医生进行疾病管理的一个重要飞跃。