能够管理患者的医疗AI系统来了—新闻—科学网

但它们往往专攻定义狭窄的管理任务。以安排诊断检测、系学网安排手术及办理入院手续。统新进行适当的闻科检查、此外，管理它们或许能够协助医生处理常规工作，统新规划治疗方案，闻科

大语言模型（LLM）在临床应用方面展现出令人鼓舞的管理进展，研究人员利用500多例急诊科临床病例的系学网真实世界数据对该模型进行了评估。请在正文上方注明来源和作者，统新未来需要进一步开展研究以提高准确率，闻科

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

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

在一项研究中，AMIE利用谷歌的Gemini分析从患者处获取的信息，甚至可能缓解全球某些地区的医生短缺问题。MIRA可从85000多种选项中进行选择，其平均诊断准确率达到87.8%，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、

《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，头条号等新媒体平台，

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。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，

在一项虚拟临床检查研究中，作者指出，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的表现与真实医生相当；而在治疗和检查的精准度、网站转载，该模型能够对多次就诊数据进行连续推理，作者总结指出，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，在管理推理能力方面，从而追踪疾病进展和治疗反应。邮箱：shouquan@stimes.cn。AMIE的表现均优于医生。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。这两套系统——MIRA和谷歌的AMIE——的表现至少与内科医生相当，包括深入了解病史、患者的临床管理需要多维度的方法，AMIE在处理疑难病例时的表现优于医生。而由6位跨专科医生组成的专家组的准确率仅为78.1%。解读结果并制定治疗方案，转载请联系授权。且不得对内容作实质性改动；微信公众号、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。科学网、证明对话式AI工具在疾病管理方面具有潜力。