现有医疗诊断逻辑会被颠覆吗
来源:解放日报 作者:黄杨子 时间:2024-12-27 点击:
OpenAI医学模型测试成绩“好”过医生
日前，OpenAI公布一项研究成果：由哈佛医学院和斯坦福大学组成的科研团队，在医学诊断领域深入评估OpenAI的o1-preview模型，发现其比人类医生更擅长诊断棘手的医疗案例。相关消息引发了全球关注，医生真的在不久的将来会被取代吗？
诊断正确率近八成
记者在社交媒体平台上搜索到最早发布该信息的AI领域投资人迪迪·达斯（deedydas），其在原文中说：“根据（关于）OpenAI的最新论文，o1-preview在推理任务上远远优于医生，甚至有天壤之别。AI对143项困难的NEJM CPC诊断结果准确率分别为约80%至30%。现在相信你的医生而不咨询人工智能模型是危险的。”
据悉，自上世纪50年代以来，评估鉴别诊断生成器的首要标准是由《新英格兰医学杂志》（NEJM）发表的临床病理学会议（CPCs）病例，这也是评估o1-preview的首选基准。截至发稿前，该言论已引来107万次的浏览量。
根据研究报告，o1-preview正确诊断了78.3%的测试案例，在70个特定案例的对比测试中，准确率高达88.6%，显著优于其前身GPT-4的72.9%。此外，使用医学推理质量评估标准量表R-IDEA，o1-preview在80个案例中取得了78个满分。同时，经验丰富的医生在28个案例中获得满分，住院医师的这一数据则仅为16例。而在25位专家设计的复杂案例中，o1-preview得分高达86%，是使用GPT-4的医生（41%）和使用传统工具的医生（34%）的两倍多。
不过，研究人员承认该测试存在局限性，部分测试案例可能包含在o1-preview的训练数据中，且测试主要集中于系统单独工作，并未充分考虑其与人类医生协同工作的场景；此外，o1-preview建议的诊断测试成本高昂，在实际应用中存在局限性。
医学是科学也是“人”学
这并非AI与医生的首次“对决”。此前，在医学顶刊《美国医学会杂志》（JAMA）等期刊上，也曾有研究指出大语言模型在诊断基准测试中超越了人类。
“AI确实在病例诊断的初诊环节具有很强的辅助功能，但无论是现在，或是可以预见的将来，它都没有完全决策的能力。”上海市第一人民医院副院长、放射科学科带头人王悍说，“不可否认的是，成熟的AI模型的能力与住院医师是可以抗衡的，其优势在于完成重复性、细致度高的工作，比如肺小结节在体检场景中的筛查、心脑血管的重建。以往，大多数此类工作由住院医师人工扫描完成，大约耗时20分钟，现在基于AI的四维重建只需按秒计算，大大节省了临床医师的时间，还能减少患者的不适。”另一方面，AI也有劣势，所有的诊断均应建立在可靠、可重复的基础上，目前尚无样本量和覆盖面足够大且可靠的通用型模型，不同人种、国家、性别、年龄、文化水平等变量参数都可能造成评估误差，“因为医学不仅是科学，也是‘人’学”。
其实，AI在辅助决策中的准确率现阶段仍取决于患者的标准化，患者的心理因素、经济水平乃至社会关系都可能在真实的治疗场景中对方案产生影响，“AI或许可以完成多学科团队（MDT）对于单纯病理症状的评估并给出建议，但患者最终选择的方案，仍需医者以同理心从‘模棱两可’的选项中帮助其拍板”。
好医生应学会向AI借力
在王悍看来，虽然AI模型较难完全取代医生，但主动学习AI同时对其保持不依赖的心理，才是未来从事医疗领域工作的不二法则。“如果学不会向AI借力，在未来更精准、个性化的诊疗趋势中，医生会浪费更多宝贵的精力。但若过分盲信AI，就会成为‘被淘汰者’。”
11月30日，中国互联网络信息中心发布《生成式人工智能应用发展报告（2024）》，截至今年6月，我国生成式人工智能产品的用户规模已达2.3亿人。由清华大学智能产业研究院团队打造的首家“AI医院”预计2025年上半年对公众开放，医疗或将在不远的将来成为AI渗透生活的途径之一。
在上海，11月末也公布了首批5个医疗应用场景，包括中山医院的AI电子病历辅助书写、AI医健助手，东方医院的医生伴侣、科研助理及上海电信的就医小帮手等。东方医院AI医学大模型Med-Go创始人、急诊重症医学科主任张海涛说，精准高效的可解释性医学回复内容，是医学模型的核心竞争力，也是赋能医学提高临床应用的重中之重，“AI来源于医生，也服务医生与患者，让其助力人才队伍的高效培养与升级，最终将为患者带来更优的医疗体验”。
责任编辑：日升
诊断正确率近八成
记者在社交媒体平台上搜索到最早发布该信息的AI领域投资人迪迪·达斯（deedydas），其在原文中说：“根据（关于）OpenAI的最新论文，o1-preview在推理任务上远远优于医生，甚至有天壤之别。AI对143项困难的NEJM CPC诊断结果准确率分别为约80%至30%。现在相信你的医生而不咨询人工智能模型是危险的。”
据悉，自上世纪50年代以来，评估鉴别诊断生成器的首要标准是由《新英格兰医学杂志》（NEJM）发表的临床病理学会议（CPCs）病例，这也是评估o1-preview的首选基准。截至发稿前，该言论已引来107万次的浏览量。
根据研究报告，o1-preview正确诊断了78.3%的测试案例，在70个特定案例的对比测试中，准确率高达88.6%，显著优于其前身GPT-4的72.9%。此外，使用医学推理质量评估标准量表R-IDEA，o1-preview在80个案例中取得了78个满分。同时，经验丰富的医生在28个案例中获得满分，住院医师的这一数据则仅为16例。而在25位专家设计的复杂案例中，o1-preview得分高达86%，是使用GPT-4的医生（41%）和使用传统工具的医生（34%）的两倍多。
不过，研究人员承认该测试存在局限性，部分测试案例可能包含在o1-preview的训练数据中，且测试主要集中于系统单独工作，并未充分考虑其与人类医生协同工作的场景；此外，o1-preview建议的诊断测试成本高昂，在实际应用中存在局限性。
医学是科学也是“人”学
这并非AI与医生的首次“对决”。此前，在医学顶刊《美国医学会杂志》（JAMA）等期刊上，也曾有研究指出大语言模型在诊断基准测试中超越了人类。
“AI确实在病例诊断的初诊环节具有很强的辅助功能，但无论是现在，或是可以预见的将来，它都没有完全决策的能力。”上海市第一人民医院副院长、放射科学科带头人王悍说，“不可否认的是，成熟的AI模型的能力与住院医师是可以抗衡的，其优势在于完成重复性、细致度高的工作，比如肺小结节在体检场景中的筛查、心脑血管的重建。以往，大多数此类工作由住院医师人工扫描完成，大约耗时20分钟，现在基于AI的四维重建只需按秒计算，大大节省了临床医师的时间，还能减少患者的不适。”另一方面，AI也有劣势，所有的诊断均应建立在可靠、可重复的基础上，目前尚无样本量和覆盖面足够大且可靠的通用型模型，不同人种、国家、性别、年龄、文化水平等变量参数都可能造成评估误差，“因为医学不仅是科学，也是‘人’学”。
其实，AI在辅助决策中的准确率现阶段仍取决于患者的标准化，患者的心理因素、经济水平乃至社会关系都可能在真实的治疗场景中对方案产生影响，“AI或许可以完成多学科团队（MDT）对于单纯病理症状的评估并给出建议，但患者最终选择的方案，仍需医者以同理心从‘模棱两可’的选项中帮助其拍板”。
好医生应学会向AI借力
在王悍看来，虽然AI模型较难完全取代医生，但主动学习AI同时对其保持不依赖的心理，才是未来从事医疗领域工作的不二法则。“如果学不会向AI借力，在未来更精准、个性化的诊疗趋势中，医生会浪费更多宝贵的精力。但若过分盲信AI，就会成为‘被淘汰者’。”
11月30日，中国互联网络信息中心发布《生成式人工智能应用发展报告（2024）》，截至今年6月，我国生成式人工智能产品的用户规模已达2.3亿人。由清华大学智能产业研究院团队打造的首家“AI医院”预计2025年上半年对公众开放，医疗或将在不远的将来成为AI渗透生活的途径之一。
在上海，11月末也公布了首批5个医疗应用场景，包括中山医院的AI电子病历辅助书写、AI医健助手，东方医院的医生伴侣、科研助理及上海电信的就医小帮手等。东方医院AI医学大模型Med-Go创始人、急诊重症医学科主任张海涛说，精准高效的可解释性医学回复内容，是医学模型的核心竞争力，也是赋能医学提高临床应用的重中之重，“AI来源于医生，也服务医生与患者，让其助力人才队伍的高效培养与升级，最终将为患者带来更优的医疗体验”。
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