Nature重磅发表两大医疗AI模型MIRA和AMIE 诊断准确率超越内科医生

时间：2026年6月18日 地点：德国海德堡、美国 人物：德国海德堡大学医院、德累斯顿工业大学研究团队、谷歌DeepMind团队 事件详情：国际顶级学术期刊《自然》同日发表两篇重磅人工智能研究论文，分别介绍了两个独立开发的自主医疗AI智能体系统MIRA和谷歌的AMIE。MIRA由德国海德堡大学医院和德累斯顿工业大学联合研发，能够访问电子病历系统中的患者数据，从超过8.5万个选项中进行诊断检测安排、结果解读和治疗方案制定。在500多例急诊科临床病例的测试中，MIRA的平均诊断准确率达到87.8%，显著高于由6位跨专科医生组成专家组的78.1%。谷歌团队开发的AMIE基于Gemini模型构建，能够对多次就诊数据进行连续推理，在管理推理能力方面与真实医生持平，在治疗检查精准度、临床指南遵循度和药物推理方面均优于医生。 背景：大型语言模型在临床应用方面展现出令人鼓舞的发展，但此前往往专攻定义狭窄的任务。患者临床管理需要多维度方法，包括了解病史、进行检查、做出诊断、规划治疗方案及监测治疗结果。全球医疗资源短缺问题严峻，世界卫生组织预测到2030年全球将面临1800万医疗服务人员的缺口，AI医疗智能体的突破为缓解这一问题提供了新路径。 影响： - AI医疗智能体首次在多阶段患者管理中达到甚至超越内科医生水平，标志着AI从单一任务辅助迈向全流程临床管理的关键突破 - 诊断准确率超专科医生10个百分点，有望显著缓解全球医疗资源短缺问题，提升基层医疗服务能力 - 两款模型均基于大语言模型构建，验证了通用AI模型在专业医疗场景中的巨大潜力 总结：《自然》杂志同日发表两篇医疗AI论文具有里程碑意义。MIRA和AMIE分别代表了学术界和产业界在医疗AI领域的最新突破，证明了AI智能体在疾病管理全流程中的协助潜力。研究人员同时强调，测试在受控模拟条件下进行，两款工具目前尚不具备直接应用于真实临床场景的条件，仍需进一步研究提高准确率并验证泛化能力。但这一成果无疑为AI在医疗领域的深度应用打开了新的想象空间。 参考来源： https://www.chinanews.com.cn/sh/2026/06-18/10643325.shtml https://baijiahao.baidu.com/s?id=1868299845405097147 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1868312933867034443 https://m.163.com/dy/article/KVN8A25105198NMR.html https://db.yaozh.com/zixun/280001.html