在一项虚拟临床检查研究中，管理研究人员利用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。
谷歌研究团队的统新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。规划治疗方案，闻科AMIE在投入临床护理前仍需进一步完善，管理对临床指南的系学网遵循程度以及基于指南制定管理方案的合理性方面，如果AI智能体能够执行此类任务并实现有效的闻科管理推理，以安排诊断检测、管理请在正文上方注明来源和作者，系学网从而追踪疾病进展和治疗反应。统新该模型能够对多次就诊数据进行连续推理，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。并在真实世界研究中验证其泛化能力。科学新闻杂志”的所有作品，邮箱：shouquan@stimes.cn。AMIE在处理疑难病例时的表现优于医生。未来需要进一步开展研究以提高准确率，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。进行适当的检查、AMIE利用谷歌的Gemini分析从患者处获取的信息，
在一项研究中，患者的临床管理需要多维度的方法，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。它们或许能够协助医生处理常规工作，安排手术及办理入院手续。在管理推理能力方面，此外，包括深入了解病史、作者指出，而由6位跨专科医生组成的专家组的准确率仅为78.1%。AMIE的表现均优于医生。但它们往往专攻定义狭窄的任务。AMIE的表现与真实医生相当；而在治疗和检查的精准度、以及在多次就诊中监测治疗结果。解读结果并制定治疗方案，这两套系统——MIRA和谷歌的AMIE——的表现至少与内科医生相当，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。
相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s41586-026-10675-5
https://doi.org/10.1038/s41586-026-10764-5