当前AI医疗诊断的准确性仍面临诸多质疑,主要原因在于医疗数据获取不足。若能解决数据问题,AI医疗诊断的准确性将得到极大提升。在AI医疗领域,影像识别和新药研发目前增长势头强劲,前景广阔。随着技术进步和数据积累,AI医疗诊断准确性将持续提高,正处在增长窗口期。
近年来,人工智能在医疗领域的应用不断扩大。最近,一项研究显示,OpenAI 开发的聊天机器人 ChatGPT-4在诊断准确性方面竟超越了医生,引发了广泛的讨论和关注。该研究发表于《JAMA 网络开放》期刊,测试了50位医生在六个复杂病例上的表现。结果显示,使用 ChatGPT 辅助的医生平均得分为76%,而未使用该工具的医生仅为74%。令人震惊的是,ChatGPT 单独进行诊断时的准确率达到了90%。图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney研究者为了避免参与者或 AI 模型的先验知识,使用了真实的、
近年来,人工智能(AI)在医疗行业的影响越来越显著,特别是在疾病诊断和治疗规划方面。医学大型视觉语言模型(Med-LVLMs)的发展,为实现更智能的医疗诊断工具提供了新的可能性。然而,这些模型在实际应用中,常常面临一个不容忽视的问题,那就是事实幻觉。这种现象不仅可能导致错误的诊断结果,还可能对患者的健康产生严重的后果。为了解决这个困扰医学 AI 的问题,研究人员们开发了一种全新的多模态检索增强生成系统,命名为 MMed-RAG。这个系统的设计目标是提高 Med-LVLMs 的事实
人工智能在医疗领域的应用取得了显著进展,但一项研究揭示了通用型AI如ChatGPT在复杂医疗诊断中的局限性。研究由加拿大安大略省西部大学的医学教育家Amrit Kirpalani领导,发现ChatGPT在150个复杂医疗案例中有76个出现错误,错误率超过50%。这一研究采用的案例库比美国医师执照考试更接近真实医疗情况,包含多种并发症和诊断难题。研究指出,ChatGPT在处理医学“灰色地带”时表现欠佳,无法灵活解读轻微异常的检查结果,这可能导致非专业人士误信错误信息。尽管如此,AI在医疗领域仍有其价值,如作为医学院教育工具帮助学生整理笔记、澄清诊断算法和备考。然而,Kirpalani强调,公众不应使用ChatGPT寻求医疗建议,而应咨询专业医疗保健提供者。构建可靠的AI医生需要大量临床数据训练和严格监督。短期内,AI更可能增强人类医生的工作,而非取代。