北京
研究显示，AI虽能通过医学考试，但是在临床案例真实推理中表现不佳，尤其不擅长根据新信息更新判断及识别无关信息，存在过度自信风险，目前的AI还不能“替代”医生辅助诊断疾病。关注详情。
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一项研究指出，尽管人工智能（AI）在医学资质考试中表现卓越，但在面对患者动态的、不确定的真实临床案例及推理时，仍面临挑战。
该项研究利用名为“concor.dance”的基准测试工具（基于医学教育中常用“脚本一致性测试”）评估了主流大型语言模型的临床推理能力。测试模拟了医生如何根据新症状和检查结果，在不同诊断假设之间灵活地切换并筛选关键信息，最终确诊疾病。
研究还发现，AI模型的表现大约相当于低年级医学生(不是低年资医生），远未达到资深医生的临床诊疗水平。其核心缺陷在于：难以根据新的、不确定或不完全信息更新判断。AI也经常无法识别哪些是无关信息，测试中约30%的干扰信息会被AI错误关联。
更令人担忧的是，旨在让AI更“有用”的优化反而加剧了其“过度自信”问题，使其能极具说服力地解释错误的诊断。
研究人员认为，通过医生资质考试与进行临床诊疗推理，其实是两种不同技能。
研究结论：目前的AI无法“替代”医生对疾病的诊断或病情判断，AI技术仍在持续发展。因此，医学界有责任积极参与，确保其被改进得安全、有效且符合患者利益，而不是被动接受其临床应用。
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