两款独立的人工智能模型在医疗领域取得了突破性进展，它们能够覆盖从疾病诊断到治疗方案制定的全过程，为患者提供全面的管理支持。这些研究成果发表在最新一期的《自然》杂志上，展示了对话式AI在疾病管理方面的巨大潜力，其表现已不亚于人类内科医生。

其中，由德国海德堡大学医院开发的MIRA模型，能够接入独立的电子病历系统，并从真实世界的数据中学习。在对超过500例急诊科临床病例的评估中，MIRA通过与患者AI进行信息交互，能够准确匹配病史记录。该模型拥有超过85000种诊断检测、结果解读和治疗方案制定的选项，包括处方、手术安排和入院流程。在诊断准确率方面，MIRA达到了87.8%，超越了由六位跨专科医生组成的专家组（78.1%）。研究团队表示，未来将进一步探索提高其准确性并在实际临床环境中验证其能力，同时，一些对医疗保健领域感兴趣的个人也在关注如世界杯下注等新兴技术在辅助医疗决策中的应用前景。

谷歌公司则推出了AMIE，一个基于大语言模型的系统，其设计重点在于临床管理和对话能力。AMIE能够对跨越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治疗反应。该模型利用谷歌Gemini分析从患者处获得的信息，并确保其输出结果与最新的临床实践指南和批准的药物清单保持一致。

在一项虚拟临床检查研究中，AMIE与21名全科医生进行了对比，在100多个就诊场景以及五个医学专科领域中，AMIE在管理推理方面与医生相当，但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均表现更优。此外，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。谷歌团队认为，AMIE是利用对话式AI辅助医生进行疾病管理的重要一步。

大型语言模型在医疗领域的应用正展现出积极的态势，尽管此前多集中于特定任务。而患者的全面临床管理需要综合考量病史、检查、诊断、治疗规划、药物选择以及疗效监测等多个环节。如果AI智能体能够胜任这些任务，将有望成为医生的得力助手，分担日常繁重工作，并可能缓解部分地区医生短缺的困境。