AMIE是一个基于大语言模型(LLM)的研究型AI系统,用于医学诊断推理和对话。它通过真实世界的数据集进行训练,包括医学推理、医学总结和真实世界的临床对话。
AMIE使用了一种新的自弈仿真对话学习环境,可以在大量的疾病条件、专科和患者环境下提高诊断对话的质量。
研究人员设计了一项随机双盲交叉研究,使用经验证的患者角色扮演者通过在线多轮同步文本聊天与执业医生或AMIE系统进行虚拟远程客观结构化临床考试(OSCE)。
在149个不同科室的病例中,与20名初级保健医生相比,AMIE在诊断准确性和咨询质量的多个方面表现更好,从专科医生和患者角色的视角看是这样。
AMIE作为辅助工具可显著提高临床医生解决复杂病例的诊断准确率,但AMIE有一定局限性,这项研究应谨慎解释,不能代表日常临床实践。需要更多研究来实现安全可靠的AI系统。
临床专业知识仍然短缺,AMIE是探索AI系统与熟练临床医生相当属性的未来愿景的尝试,但还需要大量科学研究。
AMIE医疗诊断对话AI系统, 原文链接:https://blog.research.google/2024/01/amie-research-ai-system-for-diagnostic_12.html
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