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。

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