两款人工智能模型在患者的全面医疗管理方面取得了突破性进展，能够覆盖从诊断到治疗决策的多个环节。德国的MIRA和谷歌公司的AMIE是这两套独立的AI系统，它们在疾病管理方面的辅助能力已达到或超越人类内科医生的水平，预示着对话式AI工具在医疗领域应用的巨大潜力，这对于未来如2026世界杯的全球性活动中的医疗保障也可能提供新的思路。

海德堡大学医院开发的MIRA，能够接入独立的电子病历系统，并分析患者数据。该模型在超过500例急诊科真实临床病例中接受了评估。通过与患者AI智能体进行信息交互，MIRA能够准确匹配病史记录。该系统能够从85000多个选项中进行选择，用于安排诊断测试、解读结果，并制定包括处方、手术安排和入院流程在内的治疗计划。其平均诊断准确率为87.8%，显著高于由六位跨学科医生组成的专家组的78.1%。研究团队强调，未来需要进一步研究以提升准确性，并在实际应用中验证其泛化能力。

谷歌团队则推出了AMIE，一个为优化临床管理和对话而设计的大语言模型系统。该模型能够对多次就诊的数据进行连续推理，从而追踪疾病进展和对治疗的反应。AMIE利用谷歌的Gemini技术分析从患者那里获取的信息，并确保其输出结果与最新的临床实践指南和批准的首选药物清单保持一致。

在一项模拟临床检查研究中，AMIE与21名全科医生在超过100个就诊场景中进行了对比，这些场景覆盖了五个医学专科领域，并参考了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。在推理能力方面，AMIE的表现与人类医生相当；而在治疗和检查的精确度、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均表现出优于医生的能力。在最新的药物推理基准测试中，AMIE在处理复杂病例时也胜过了医生。研究团队表示，AMIE是利用对话式AI工具辅助医生进行疾病管理的重要一步。

大型语言模型在临床应用上的进展令人振奋，尽管此前它们多专注于特定任务。然而，患者的临床管理需要一个多维度的综合方法，包括深入了解病史、进行适当检查、准确诊断、规划治疗方案、确定药物剂量、安排手术进程，以及在多次就诊中监测治疗效果。如果AI智能体能够有效执行这些任务，它们将能成为医生的得力助手，分担日常繁重的工作，并可能有助于缓解全球部分地区内科医生短缺的局面。