AI医生是否真的靠得住？其机能能否仅靠增长算力来提升？2月10日颁发在《天然-医学》上的一项新钻研显示 ，对于通常人来说 ，答案是否定的。
在该钻研中 ，来自牛津大学等机构的钻研人怨厍屑了1298名英国参加者 ，让他们在10个医学场景中做出判断——好比忽然剧烈头痛应该去哪个医疗机构就诊 ，以及可能患的是什么疾病。参加者被随机分配到四个尝试组：三个医治组别离使用GPT-4o、Llama 3或Command R+三种分歧的大说话模型来辅助决策 ，而对照组则使用他们平时在家会用的任何步骤 ，重要是互联网搜索。
当钻研人员直接将医学场景的信息输入给这些大说话模型时 ，它们的阐发极度好。GPT-4o能在94.7%的情况下指出至少一个有关的医学诊断 ，在64.7%的情况下给出正确的医疗建议。Llama 3和Command R+的阐发也大同幼异。注明它们的确把握了大量的医学信息。
然而 ，当通常人使用这些一样的模型时 ，情况就不一样了。使用大说话模型的参加者在鉴别有关医学前提方面的阐发变得更差 ，只有不到34.5%的正确率。他们在判断医疗优先级方面的阐发也没有超过对照组 ，两者的正确率均为44%左右。
这一了局批注AI自身的能力与人类使用这种能力的效能之间存在巨大天堑。钻研团队分析了参加者与大说话模型之间的对话纪录 ，发现了一系列系统性的问题。首先是信息传递的不畅达。大说话模型在对话中提到有关症状的比例约莫在65%-73%之间 ，远低于它们单独工作时的阐发 ，这注明人类患者往往没有向AI系统提供足够的信息。
超过一半的患者在最初描述症状时没有提供齐全的信息。他们可能只说“头很疼” ，而没有提到“忽然产生”或“伴有颈部僵化」剽样的关键症状。有时辰 ，患者会在AI的提问下逐步补充信息 ，但有时辰他们底子不补充。
作者们指出 ，与之相比 ，医生之所以能诊断患者 ，不仅是由于他们知识丰硕 ，更由于他们知路要问什么问题。一个非专业的患者可能不知路哪些症状是诊断的关键。
钻研者们还发现 ，即便AI系统给出了正确建议 ，人类也不愿定会选取。参加者均匀列出1.33个医学诊断作为他们的最终答案 ，而它们的正确率仅为38.7%。相比之下 ，大说话模型在整个对话中提及的所有诊断的正确率为34%。这意味着人类没有成功地从AI天生的多个建议中筛选出最好的那一个。
除了沟通不畅和判断失误 ，钻研还发现了AI自身的一些问题。在一些情况下 ，大说话模型提供了正确的初始诊断 ，但当患者增长更多细节后 ，它反而改口提出了谬误的建议。在另一些极端案例中 ，同样的AI对类似的症状描述给出了齐全相反的建议。
好比 ，两名患者都描述了蛛网膜下腔出血的症状 ，蕴含忽然的剧烈头痛、颈部僵化和畏光。但AI通知其中一个患者“躺在阴郁的房间里”休息 ，而另一个则建议“当即呼救护车”。
在人类医生的训练逻辑中 ，通过资格考试是上岗的第一步。但该钻研的作者们指出 ，对于AI来说 ，考试中的成就并不与它们在现实中阐发直接有关。钻研者们从医学牌照考试题库当选出了与上述医疗场景有关的236路选择题让AI做 ，正确率远远高于在真实互动中的阐发。在一些场景中 ，AI做题的正确率高于80% ，而在患者尝试中面对一样问题 ，正确率却低于20%。
钻研团队还测试了用AI别离仿照患者和医生进行对话是否能反映真实情况。这是一种在不少钻研中很盛行的基准测试 ，不少人以为其了局应该比单纯的选择题更能反映真实互动。但该钻研的了局显示 ，仿照患者的阐发不仅总体上优于真实用户 ，并且这种优势与真实用户的阐发险些没有有关性�；痪浠八� ，仿照互动无法预测真实互动是成功还是失败。
钻研者们以为 ，两个大说话模型之间的对话往往越发结构化、信息传递更顺畅 ，它们知路要问什么 ，也知路若何有效地通报医学概想。而人类患者则带来了真实世界的复杂性：焦虑、知识不及、对症状的分歧理解 ，以及无法预测的信息共享模式。
这项钻研触及了AI医疗中的一个底子问题——对于大说话模型来说 ，医学知识的宽泛性和正确性并不是在真实医疗场景中成功的充分前提。真实世界的医疗互动涉及复杂交互 ，无法通过传统的医学基准测试来捉拿。
这些发现对那些在等待AI医疗“革命”的人来说是一个复苏的提醒。大说话模型或许始终不会取代医生的临床判断 ，但它们或许能在越发审慎、通明的设计下 ，成为有效的决策辅助工具——前提是我们首先解决好人与机械之间的沟通问题。
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