一项发表在《自然》杂志上的研究揭示了自主医疗AI智能体在患者全程管理方面取得的重大突破。两个独立的AI系统，分别由德国海德堡大学医院开发的MIRA和谷歌公司研发的AMIE，在从疾病诊断到治疗决策的多个环节展现出与人类内科医生相媲美甚至更优的表现，预示着对话式AI在疾病管理中的巨大潜力。

MIRA系统能够访问独立的电子病历数据，并通过对500多例急诊临床病例的真实世界数据进行评估。该模型通过与患者AI进行交流并收集信息，能够生成与临床记录一致的病史。MIRA在诊断检测安排、结果解读以及治疗方案制定（包括处方、手术安排和入院申请）方面，拥有超过85000个选项。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的78.1%。研究团队同时强调，未来需要进一步研究以提升准确性，并在实际临床环境中验证其应用范围。

谷歌团队的AMIE则是一个针对临床管理和对话流程进行优化的语言模型系统。它能够对跨多次就诊的患者数据进行连续推理，从而追踪疾病进展和治疗效果。AMIE利用谷歌的Gemini技术分析患者信息，并确保其输出结果与最新的临床实践指南以及批准使用的首选药物清单保持一致。

在一项虚拟临床检查研究中，AMIE与21名全科医生在100多个就诊场景和五个医学专科领域进行了对比。这些场景的设计参考了英国国家卫生与临床优化研究所的指导方针和《英国医学杂志》的最佳实践指南。在推理能力方面，AMIE的表现与真实医生相当；但在治疗和检查的准确性、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表现出比医生更强的能力。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一个重要里程碑。

大型语言模型在临床领域的应用正呈现出强劲的发展势头，此前多集中于特定任务。然而，患者的全面临床管理需要多方面的能力，包括深入的病史了解、适当的检查、精准的诊断、周密的治疗计划、精确的药物剂量以及手术安排，并且需要在多次就诊中持续监测治疗效果。如果AI智能体能够胜任这些任务，它们将能够成为医生有力的助手，承担日常的常规工作，甚至有助于缓解全球范围内内科医生短缺的困境。