🧠 SymptomAI сравнился с врачами в точности диагнозов через чат-интервью В рандомизированном исследовании на 13 917 участниках агент SymptomAI на Gemini Flash 2.0 провёл сбор анамнеза и сформировал дифференциальный диагноз, который независимая панель врачей в слепом сравнении предпочла диагнозам коллег более чем в половине случаев. Все агентские стратегии, где модель активно задавала уточняющие вопросы, значительно превзошли пассивный режим простого чата — это прямое подтверждение, что диалоговый сбор симптомов повышает диагностическую точность. Параллельное сопоставление с данными Fitbit выявило сдвиги биосигналов за несколько дней до обращения к агенту — чёткая корреляция именно для респираторных инфекций, что добавляет объективную опору результатам. → 13 917 участников, пять вариантов агента на Gemini Flash 2.0 → Врачи предпочли дифференциальный диагноз SymptomAI в >50% случаев при слепом сравнении → Точность в топ-5 диагнозов у SymptomAI оказалась выше, чем у врачей → Агентские стратегии с вопросами обошли пассивный чат, подтверждая ценность сбора анамнеза Врачи оценивали статичные транскрипты — без физического осмотра и права задать собственные уточняющие вопросы, что искусственно уравнивает условия не в пользу реальной клинической практики. Высокая точность SymptomAI в таком срезе может говорить не столько о прорыве модели, сколько о том, что разногласия между врачами остаются стандартным шумом, на фоне которого языковые модели выглядят заметнее. Google Research #SymptomAI #GoogleResearch #Gemini #digitalhealth #LLM