2026年6月17日，研究结果公布显示，谷歌开发的AI医疗工具"AMIE"和德国研究人员开发的AI医疗工具"MIRA"在各种诊断和治疗决策方面展现出与人类医生相当或更优的性能。这些结果表明，AI医疗工具正接近在专业医疗领域展示临床价值的阶段。
由于聊天AI性能的提升及其全球普及，许多人已经开始就日常症状和健康问题咨询聊天AI。同时，AI医疗工具的引入也在实际临床环境中被考虑，AI在协助解读乳房X光、MRI和病理图像方面的应用正在扩大。
在此背景下，一篇关于德国研究人员开发的AI医疗工具"MIRA"和谷歌AI医疗工具"AMIE"性能的研究论文发表在学术期刊《自然》上。
MIRA是一种从电子病历系统检索患者数据并从85,000种选择中选择最佳选项的工具，包括诊断测试请求、药物处方和治疗程序预约安排。在本研究中，准备了"扮演患者角色的AI代理"，并使用来自500多个急诊室临床案例的信息对MIRA进行了测试。
结果显示，MIRA在诊断八种疾病（包括阑尾炎和肺栓塞）时展现了87.1%的高诊断准确率。这超过了来自各专业的六位人类医生组成的专家组所达到的78.1%。
此外，AMIE是一种利用扮演患者角色的个人提供的数据来制定治疗计划和药物决策的工具。在研究中，基于最新英国临床实践指南和药物推荐，针对100个案例场景，利用扮演患者角色的个人提供的数据做出决策。
将AMIE的诊断与21位医生的诊断进行比较，结果显示AMIE在患者管理方面的推理能力与人类医生相当，其治疗计划比人类医生更准确地遵循指南。此外，据报道，AMIE在复杂病例的药物决策方面超过了人类专家。
研究人员承认，所有AI医疗工具都有局限性，MIRA提出了一些偏离最佳行动方案的治疗方法。此外，测试中使用的案例信息比从实际急诊室患者访谈中获得的信息更有条理，这可能减少了临床实践中可能出现的遗漏和不一致。
尽管AMIE的开发者称这些结果具有突破性，但他们指出，案例构成和基于文本的患者场景并不能反映真实的临床环境。他们解释说，尽管诊断性能很有希望，但仍需进一步研究以减轻潜在的推理错误和其他问题，目前尚未准备好实际应用。
此外，谢菲尔德大学数学与物理科学系的Wei Xin助理教授指出，鉴于通用AI模型在基准测试中也取得了类似的分数，这引发了关于AMIE优势来源的问题。他表示："这表明AMIE的优势可能反映了AI模型整体的快速进步，而非围绕AMIE的特定系统。"
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