近年来，人工智能（AI）在医疗领域的应用受到越来越多的关注。特别是 ChatGPT 等聊天机器人，被许多医院希望作为辅助工具，以提升医生的诊断效率。然而，最新发布的一项研究显示，使用 ChatGPT 并未显著提高医生的诊断能力。这项研究发表于《JAMA Network Open》期刊，揭示了 AI 在医疗诊断中的潜力及其局限性。
研究中，参与者为50名医生，包括26名主治医生和24名住院医生。他们被要求在一个小时内，根据六个真实的病例进行诊断。为了评估 ChatGPT 的辅助效果，研究人员将医生分成两组，一组可以使用 ChatGPT 和传统医疗资源，另一组则只能依靠传统资源，如临床信息平台 UpToDate。
结果显示，使用 ChatGPT 的医生在诊断方面的得分为76%，而仅依赖传统资源的医生得分为74%。相比之下，ChatGPT 独自完成诊断的得分高达90%。尽管 ChatGPT 在独立工作时表现出色，但其与医生的结合并未带来明显的提高，令研究团队感到意外。
研究的共同第一作者、斯坦福临床卓越研究中心的博士后研究员埃桑・高（Ethan Goh）表示，这项研究的设计并未在真实的临床环境中进行，而是基于模拟数据，因此结果的适用性受到限制。他指出，医生在面对实际患者时的复杂性无法在实验中完全体现。
虽然研究表明，ChatGPT 在诊断时的表现优于部分医生，但这并不意味着 AI 可以取代医生的决策。相反，Goh 强调，在使用 AI 工具时，医生仍需保持监督和判断。此外，医生在诊断时可能会出现固执的倾向，已经形成的初步诊断可能会影响他们对 AI 建议的接受程度，这也是未来研究需要关注的方向。
在医疗诊断的过程结束后，医生还需要回答一系列新问题，例如 “如何进行正确的治疗步骤?” 和 “需要进行哪些测试以指导患者下一步的行动?” 这表明 AI 在医疗领域的应用仍有广阔的前景，但仍需深入探索其在实际临床中的有效性和适用性。
自 快科技
斯坦福
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