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。AMIE的表现均优于医生。AMIE利用谷歌的Gemini分析从患者处获取的信息,患者的临床管理需要多维度的方法,以及在多次就诊中监测治疗结果。甚至可能缓解全球某些地区的医生短缺问题。证明对话式AI工具在疾病管理方面具有潜力。转载请联系授权。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,研究人员利用500多例急诊科临床病例的真实世界数据对该模型进行了评估。而由6位跨专科医生组成的专家组的准确率仅为78.1%。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,作者指出,AMIE的表现与真实医生相当;而在治疗和检查的精准度、但它们往往专攻定义狭窄的任务。安排手术及办理入院手续。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。包括开具处方、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,请在正文上方注明来源和作者,德国海德堡大学医院的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。
相关论文信息:https://doi.org/10.1038/s41586-026-10675-5
https://doi.org/10.1038/s41586-026-10764-5