两个AI模型实现诊断到治疗全面管理

《自然》杂志近期公布了人工智能在自主医疗领域的一项重大突破，其中两个独立的人工智能模型在患者的全面管理方面展现出卓越能力，能够覆盖从诊断到治疗决策的多个关键环节。这两个系统分别是德国海德堡大学医院开发的MIRA，以及谷歌公司研发的AMIE。目前，它们的表现已不亚于人类内科医生，突显了对话式人工智能工具在疾病管理中的巨大潜力。

德国海德堡大学医院的研究人员介绍了MIRA，这是一个能够接入独立的电子病历系统以获取患者数据的AI模型。该模型在实际临床环境中，通过对500多例急诊科病例数据的分析进行了评估。结果显示，MIRA在与患者AI代理进行交流并收集信息后，其生成的反馈与电子病历中的病史记录高度吻合。MIRA能够从超过85000种可能性中进行选择，以安排诊断测试、解释测试结果，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。其平均诊断准确率达到了87.8%，而由六名跨学科医生组成的专家小组的准确率为78.1%。研究团队同时指出，未来的研究需要进一步提升其准确性，并在真实世界研究中验证其泛化能力。

与此同时，谷歌团队展示了AMIE，这是一个经过优化的、基于大型语言模型的系统，专注于临床管理和对话交互。该模型能够对跨多次就诊的患者数据进行连续推理，从而有效追踪疾病进展和对治疗的反应。AMIE利用谷歌的Gemini技术来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（包含已批准且临床首选的药物列表）保持一致。

在一项虚拟临床检查研究中，AMIE与21名全科医生进行了比较，共同处理了超过100个就诊案例场景，这些场景涵盖了五个医学专科领域，并模拟了英国国家卫生与临床优化研究所的指导意见及《英国医学杂志》的最佳实践指南。在推理和管理能力方面，AMIE的表现与人类医生相当；而在治疗和检查的精准度、对临床指南的遵从度以及基于指南制定管理方案的合理性方面，AMIE均超越了医生。在最新的药物推理基准测试中，AMIE在处理复杂病例时也表现优于医生。研究团队认为，AMIE的出现标志着利用对话式AI工具辅助医生进行疾病管理向前迈出了重要一步。

大型语言模型在临床应用领域已展现出令人欣喜的发展态势，尽管此前多集中于特定任务。然而，患者的临床管理需要一种多角度的综合性方法，这包括深入了解病史、进行适度的检查、做出准确的诊断、规划治疗方案、确定药物剂量、安排手术进程，以及在多次就诊过程中监测治疗效果。如果AI智能体能够胜任此类任务并实现有效的管理，它们将能够成为人类医生的有力助手，承担起日常繁琐的工作，甚至有望缓解全球范围内内科医生短缺的现状。

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