想象一下，当你去看医生时，背后有一个安静工作的人工智能系统在提供帮助。
它可以审查你的症状，检查你的病史，建议检查项目，推荐治疗方案，并在多次就诊中跟踪你的病情进展。这个想法听起来可能像科幻小说，但最新研究表明，它最终可能成为现实。
发表在《自然》杂志上的两项新研究描述了在模拟患者护理中表现极为出色的先进人工智能系统。这些被称为MIRA和AMIE的系统表明，对话式AI可能能够帮助处理疾病管理中涉及的许多复杂决策。
全球各地的医疗系统正面临日益增长的压力。许多国家面临医生和护士短缺的问题。与此同时，人们的寿命延长，患上需要持续护理的慢性疾病的情况增多。医生通常需要管理大量患者，每天必须处理海量信息。
人工智能在语言翻译、图像分析和计算机编程等领域已经展现出令人印象深刻的能力。在医学领域，一些AI系统能够识别扫描中的异常或总结医疗记录。然而，大多数系统被设计为一次只执行一项任务。
患者护理则大不相同。医生必须整合许多信息并做出决策，这些决策会随着新信息的出现而改变。他们必须提问、安排检查、解释结果、决定治疗方案、监测进展，并随时间调整计划。
研究人员想知道AI是否能够处理这种复杂的医疗推理。
第一项研究介绍了MIRA，即医疗推理与行动智能系统（Medical Intelligence for Reasoning and Action）。该系统由Jakob Kather领导的研究团队开发，使用来自500多个真实急诊科案例的信息进行测试。
MIRA与虚拟患者进行互动，这些患者的回答基于实际医疗记录。该系统提出问题，收集信息，然后在85,000多种可能的医疗操作中进行选择。
它可以请求检查、分析结果、推荐药物、安排手术程序，并确定是否需要住院。研究人员发现，MIRA正确识别诊断的情况接近88%。
作为对比，六位来自不同专业的医生审查了相同的案例，平均诊断准确率约为78%。
第二项研究聚焦于谷歌的AMIE系统，即明晰医疗智能探索系统（Articulate Medical Intelligence Explorer）。AMIE专门设计用于处理对话，并在多次医疗就诊中推理患者管理。
与专注于单次就诊的系统不同，AMIE能够跟踪疾病随时间的进展，并评估治疗是否有效或是否需要改变。
研究人员将AMIE与21位初级保健医生在100个模拟患者案例中进行比较，涉及五个不同的医学专业。这些案例是根据广泛使用的英国医疗指南设计的。
AMIE在整体管理推理方面至少与医生表现相当。在某些领域，它的表现更好。该系统在选择检查和治疗时表现出更高的精确性，并显示出对临床指南的强遵循性。
研究人员还创建了一个名为RxQA的新测试来衡量药物推理能力。在特别具有挑战性的案例中，AMIE的表现再次优于医生。
尽管结果令人印象深刻，但专家强调应谨慎解释这些发现。这些研究是在模拟环境中进行的，并不能证明AI系统已准备好独立进行临床实践。
真实患者常常出现意想不到的情况。他们可能患有多种疾病、沟通困难或影响治疗决策的社会环境。医学也高度依赖信任、同理心和人际关系，这些领域医生继续发挥着不可替代的作用。
对这些发现的分析表明，人工智能可能成为医生的有力支持工具，而非替代品。AI系统最终可能帮助医生组织信息、减少行政工作、建议循证治疗，并识别可能被忽视的问题。
然而，在这些技术成为患者护理的常规部分之前，必须在真实医疗环境中进行广泛测试。这些研究代表了重要的进步，展示了医生与人工智能携手合作以改善全球患者医疗保健的未来前景。
消息来源：《自然》。
【全文结束】