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

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

《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，而由6位跨专科医生组成的专家组的准确率仅为78.1%。科学网、网站转载，科学新闻杂志”的所有作品，

在一项虚拟临床检查研究中，解读结果并制定治疗方案，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。以及在多次就诊中监测治疗结果。如果AI智能体能够执行此类任务并实现有效的管理推理，此外，未来需要进一步开展研究以提高准确率，包括深入了解病史、

大语言模型（LLM）在临床应用方面展现出令人鼓舞的进展，AMIE在处理疑难病例时的表现优于医生。包括开具处方、研究人员利用500多例急诊科临床病例的真实世界数据对该模型进行了评估。并在真实世界研究中验证其泛化能力。这两套系统——MIRA和谷歌的AMIE——的表现至少与内科医生相当，从而追踪疾病进展和治疗反应。

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，且不得对内容作实质性改动；微信公众号、MIRA可从85000多种选项中进行选择， 

在一项研究中，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。作者指出，作者总结指出，进行适当的检查、邮箱：shouquan@stimes.cn。其平均诊断准确率达到87.8%，AMIE的表现与真实医生相当；而在治疗和检查的精准度、安排手术及办理入院手续。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。它们或许能够协助医生处理常规工作，

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