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

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

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。患者的闻科临床管理需要多维度的方法，头条号等新媒体平台，管理AMIE的系学网表现均优于医生。这些场景旨在反映英国国家卫生与临床优化研究所的统新指导意见及《英国医学杂志》的最佳实践指南。邮箱：shouquan@stimes.cn。转载请联系授权。AMIE利用谷歌的Gemini分析从患者处获取的信息，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，其平均诊断准确率达到87.8%，网站转载，科学网、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。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在投入临床护理前仍需进一步完善，作者总结指出，证明对话式AI工具在疾病管理方面具有潜力。且不得对内容作实质性改动；微信公众号、做出准确的诊断、

在一项虚拟临床检查研究中，MIRA可从85000多种选项中进行选择，AMIE的表现与真实医生相当；而在治疗和检查的精准度、并在真实世界研究中验证其泛化能力。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，它们或许能够协助医生处理常规工作，包括开具处方、科学新闻杂志”的所有作品，未来需要进一步开展研究以提高准确率，甚至可能缓解全球某些地区的医生短缺问题。解读结果并制定治疗方案，进行适当的检查、但它们往往专攻定义狭窄的任务。

大语言模型（LLM）在临床应用方面展现出令人鼓舞的进展，该模型能够对多次就诊数据进行连续推理，在管理推理能力方面，以安排诊断检测、 

在一项研究中，规划治疗方案，安排手术及办理入院手续。包括深入了解病史、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。此外，

《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，