我们的研究引入了守护rail-AMIE（g-AMIE），一种旨在医疗诊断中为医生提供监督的AI系统。g-AMIE可以通过对话收集患者信息，并生成摘要、差异诊断和管理计划。关键的是，它被约束以防止提供个性化的医疗建议。监督医生通过临床cockpit界面审查和编辑这些信息，然后与患者进行沟通。一个随机虚拟OSCE研究比较了g-AMIE的性能与护士从业者和医生助手/副手在类似约束下的性能。结果表明，g-AMIE的诊断性能和管理计划被监督者和独立评估者所青睐。患者演员也青睐g-AMIE草拟的患者信息。该研究突出了g-AMIE对安全护栏的遵守及其高质量的病史采集和SOAP笔记。虽然g-AMIE在多个指标上优于控制组，但工作流程是专门为AI设计的，而不是完全代表临床培训。限制包括潜在的评估者不一致和监督的认知负荷。未来的工作将集中于优化冗长度和探索真实世界设置。该框架标志着人类-AI协作在医疗诊断中的重要一步。