2026年8月，Google Research联合Google DeepMind研发的研究型医疗AI系统AMIE实现技术突破。该系统基于Gemini与Project Astra底层架构打造，可在实时临床视频问诊中捕捉患者言语、体征等多模态信息，模拟问诊随机对照研究显示其具备专家级临床诊断能力，标志着医疗AI向多模态临床实践迈出关键一步。
远程问诊推行十余年，始终有个难以突破的痛点：线上医生无法像线下门诊一样，通过观察患者的神态、动作、声音异常快速判断病情，这个问题同样困扰着此前所有的医疗AI产品。过往的医疗AI大多只能处理文本、语音类的结构化信息，很难整合非语言的体征线索，诊断准确率始终难以达到临床可用标准。
随着大语言模型技术的成熟，医疗AI已经在病历整理、辅助诊断、医学科普等场景得到初步应用，但在直接面向患者的问诊场景，落地进度始终慢于预期。
核心制约因素就在于临床诊断的决策依据中，有近40%来自非语言的体征信息：比如呼吸科患者的咳嗽频率、音色，神经内科患者的步态异常、面部麻木表现，儿科患者的精神状态等，这些信息很难通过文字或结构化表单传递，此前的单模态AI也无法精准捕捉和解读。
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