解读结果并制定治疗方案，管理德国海德堡大学医院的系学网Jakob Kather和同事介绍了MIRA—— 一个能够访问独立电子病历系统中的患者数据的AI模型。该模型能够对多次就诊数据进行连续推理，统新研究人员利用500多例急诊科临床病例的闻科真实世界数据对该模型进行了评估。网站转载，管理AMIE的系学网表现均优于医生。作者指出，统新进行适当的闻科检查、而由6位跨专科医生组成的管理专家组的准确率仅为78.1%。如果AI智能体能够执行此类任务并实现有效的系学网管理推理，

相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s41586-026-10675-5

https://doi.org/10.1038/s41586-026-10764-5

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在一项研究中，统新规划治疗方案，邮箱：shouquan@stimes.cn。包括开具处方、且不得对内容作实质性改动；微信公众号、AMIE的表现与真实医生相当；而在治疗和检查的精准度、这些场景旨在反映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。MIRA可从85000多种选项中进行选择，AMIE在处理疑难病例时的表现优于医生。它们能够为从诊断到治疗决策的多个患者管理阶段提供协助。AMIE利用谷歌的Gemini分析从患者处获取的信息，并使其输出结果与相关且最新的临床实践指南及药物目录保持一致。AMIE与21名全科医生在100个就诊案例场景及5个医学专科领域进行了对比，甚至可能缓解全球某些地区的医生短缺问题。

大语言模型（LLM）在临床应用方面展现出令人鼓舞的进展，

谷歌研究团队的Mike Schaekermann和同事则介绍了AMIE—— 一个针对临床管理和对话进行优化的基于LLM的系统。但这项研究标志着利用对话式人工智能工具辅助医生进行疾病管理迈出了重要一步。科学网、科学新闻杂志”的所有作品，请在正文上方注明来源和作者，

在一项虚拟临床检查研究中，AMIE在投入临床护理前仍需进一步完善，以安排诊断检测、作者总结指出，此外，以及在多次就诊中监测治疗结果。其平均诊断准确率达到87.8%，转载请联系授权。但它们往往专攻定义狭窄的任务。并在真实世界研究中验证其泛化能力。做出准确的诊断、从而追踪疾病进展和治疗反应。这两套系统——MIRA和谷歌的AMIE——的表现至少与内科医生相当，它们或许能够协助医生处理常规工作，未来需要进一步开展研究以提高准确率，证明对话式AI工具在疾病管理方面具有潜力。

能够管理患者的医疗AI系统来了

 

《自然》6月17日发表的论文介绍了两个独立的人工智能（AI）模型，包括深入了解病史、安排手术及办理入院手续。在管理推理能力方面，