北京
研究顯示，AI雖能通過醫學考試，但是在臨床案例真實推理中表現不佳，尤其不擅長根據新信息更新判斷及識別無關信息，存在過度自信風險，目前的AI還不能“替代”醫生輔助診斷疾病。關注詳情。
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閱讀文摘
一項研究指出，盡管人工智能（AI）在醫學資質考試中表現卓越，但在面對患者動態的、不確定的真實臨床案例及推理時，仍面臨挑戰。
該項研究利用名為“concor.dance”的基準測試工具（基于醫學教育中常用“腳本一致性測試”）評估了主流大型語言模型的臨床推理能力。測試模擬了醫生如何根據新癥狀和檢查結果，在不同診斷假設之間靈活地切換并篩選關鍵信息，最終確診疾病。
研究還發現，AI模型的表現大約相當于低年級醫學生(不是低年資醫生），遠未達到資深醫生的臨床診療水平。其核心缺陷在于：難以根據新的、不確定或不完全信息更新判斷。AI也經常無法識別哪些是無關信息，測試中約30%的干擾信息會被AI錯誤關聯。
更令人擔憂的是，旨在讓AI更“有用”的優化反而加劇了其“過度自信”問題，使其能極具說服力地解釋錯誤的診斷。
研究人員認為，通過醫生資質考試與進行臨床診療推理，其實是兩種不同技能。
研究結論：目前的AI無法“替代”醫生對疾病的診斷或病情判斷，AI技術仍在持續發展。因此，醫學界有責任積極參與，確保其被改進得安全、有效且符合患者利益，而不是被動接受其臨床應用。
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