在《自然》杂志上的一项最新研究中，两个独立的AI模型在自主医疗领域取得了显著进展，能够为患者提供从诊断到治疗决策的全方位管理支持。这些系统——德国海德堡大学医院开发的MIRA和谷歌公司的AMIE——在多项评估中表现出至少与人类内科医生相当的能力，凸显了对话式AI在疾病管理中的潜力。

MIRA能够访问独立的电子病历数据，并在500多例急诊科真实病例中接受了评估。该模型通过与患者AI进行对话收集信息，其反馈与临床记录中的病史高度吻合。MIRA可以从85000多个选项中进行选择，以安排诊断检测、解读结果并制定治疗计划，包括开具处方、安排手术和办理入院。其平均诊断准确率为87.8%，超越了由六名跨专科医生组成的专家组的78.1%。研究团队强调，未来需要进一步研究以提升准确性并在真实世界中验证其泛化能力。

谷歌的AMIE则是一个为临床管理和对话优化的基于大语言模型的系统。该模型能够对多次就诊的数据进行连续推理，追踪疾病进展和治疗反应。AMIE利用谷歌Gemini分析患者信息，并确保其输出结果与最新的临床实践指南及药物目录保持一致。

在一项虚拟临床检查研究中，AMIE与21名全科医生在100多个就诊场景及五个医学专科领域进行了比较。这些场景模拟了英国国家卫生与临床优化研究所的指导方针及《英国医学杂志》的最佳实践指南。在管理推理能力方面，AMIE的表现与人类医生相当；而在治疗和检查的精准度、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是利用对话式AI辅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展现出令人鼓舞的前景，尽管此前它们多专注于特定任务。然而，患者的临床管理需要多维度的方法，包括详细的病史了解、适度的检查、精准的诊断、周密的治疗方案规划、药物剂量的确定、手术进程的安排，以及在多次就诊中对治疗效果的监测。如果AI智能体能够有效执行这些任务，它们将能成为人类医生的得力助手，承担日常的常规工作，甚至可能缓解全球范围内内科医生短缺的局面。在关注这些AI进展的同时，了解最新的世界杯赛程也能为人们提供额外的娱乐和期待。