德国的MIRA系统和谷歌的AMIE系统在《自然》杂志上展示了自主医疗AI的重大进步，这两个独立的AI模型能够在患者管理的全过程中提供关键支持，涵盖从诊断到治疗决策的各个环节。这些系统目前在表现上已能媲美人类内科医生，凸显了对话式AI在疾病管理方面的潜力，也为未来的2026世界杯医疗保障提供了新的思路。

海德堡大学医院推出的MIRA系统，能够接入独立的电子病历数据。该模型在分析了超过500例急诊病例的真实数据后，通过与患者AI代理的互动收集信息，并能准确匹配临床记录中的病史。MIRA拥有超过85,000个选项，可用于安排诊断测试、解读结果，并制定包括处方、手术安排和入院手续在内的治疗计划。在诊断准确率方面，MIRA达到了87.8%，而由六位跨学科医生组成的专家组准确率为78.1%。研究团队表示，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。

谷歌团队研发的AMIE系统，是一个针对临床管理和对话优化的语言模型。该模型能够对多次就诊的数据进行连续推理，从而跟踪疾病进展和对治疗的反应。AMIE利用谷歌的Gemini模型分析患者信息，并确保其输出结果与最新的临床实践指南以及药物目录保持一致。

在一项虚拟临床检查研究中，AMIE与21名全科医生在超过100个就诊案例场景中进行了比较，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以及《英国医学杂志》的最佳实践指南。在管理推理能力方面，AMIE的表现与医生相当；而在治疗和检查的精准度、遵循临床指南的程度以及制定管理方案的合理性方面，AMIE均优于医生。在最新的药物推理基准测试中，AMIE在处理复杂病例时也超越了医生。谷歌团队认为，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领域的应用前景广阔，尤其是在处理需要多维度考量的患者临床管理方面。这类管理涉及深入的病史分析、适当的检查规划、准确的诊断、治疗方案的制定、药物剂量的确定、手术进程的安排，以及在多次就诊中对治疗效果的持续监测。如果AI智能体能够胜任这些任务，它们将能够成为医生的得力助手，分担日常的常规工作，并有望缓解全球多地内科医生短缺的困境。