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智能体在能力上的重大突破，两款独立的AI模型在患者管理的全流程中展现了显著能力，覆盖了从疾病诊断到治疗方案制定的多个环节。这些系统，即德国的MIRA和谷歌的AMIE，其表现已达到或超越人类内科医生的水平，预示着对话式AI在疾病管理领域将扮演重要角色。

海德堡大学医院的MIRA系统能够接入独立的电子病历数据。该模型在一项涉及500多例急诊临床病例的真实世界数据评估中，通过与患者AI的互动收集信息，其反馈与病历记录的病史高度吻合。MIRA能够从85000多项选项中进行选择，以安排诊断性检查、解释检测结果，并制定包括处方、手术预约和入院安排在内的治疗计划。其平均诊断准确率为87.8%，相较之下，由六位跨学科专家组成的评审团的准确率为78.1%。研究团队强调，未来需进一步研究以提升准确性，并验证其在实际临床环境中的泛化能力。

谷歌团队开发的AMIE是一个为临床管理和对话流程优化的大语言模型系统。该模型能够对跨多次就诊的患者数据进行连续推理，从而追踪病情发展和治疗效果。AMIE利用谷歌的Gemini技术分析患者信息，并确保其输出结果符合最新的临床实践指南以及批准使用的药物清单。

在一项虚拟临床检查研究中，AMIE与21名全科医生在100多个就诊场景中进行了对比，这些场景涵盖了五个医学专科领域，并参照了英国国家卫生与临床优化研究所及《英国医学杂志》的最佳实践指南。在推理能力方面，AMIE的表现与医生相当；而在治疗和检查的精确度、遵守临床指南的程度以及制定基于指南的治疗方案的合理性方面，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。该团队认为，AMIE是利用对话式AI工具协助医生进行疾病管理的重要一步。

大型语言模型在临床应用方面已显现出令人期待的前景，尽管此前多集中于特定任务。然而，患者的临床管理需要综合性方法，包括详细的病史梳理、适当的检查、精确的诊断、治疗方案的规划、药物剂量的确定、手术流程的安排，以及在多次就诊中对治疗效果的监测。如果AI智能体能够承担这些任务并实现有效管理，它们将能成为人类医生的得力助手，分担日常的常规工作，甚至可能缓解全球多地内科医生短缺的困境。

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