IT之家 5 月 2 日消息，当地时间 5 月 1 日，据外媒 TechSpot 报道，AI 正开始进入医学中最难的一类场景：信息不完整时如何作出正确的判断。《科学》期刊一项新研究显示，OpenAI 的一款推理模型在真实临床病例中接受测试后，在诊断患者和制定治疗方案方面达到人类医生水平，很多情况下甚至表现更好。 这项研究由哈佛医学院和贝斯以色列女执事医疗中心研究人员完成。与传统受控基准测试不同，研究重点放在真实临床环境下的表现，也就是模型面对不完整、不规整、不断变化的医疗信息时能否作出有效判断。 其中一个病例中，一名患者因肺栓塞进入急诊科。治疗后一度好转，随后病情再次恶化。医生最初怀疑药物没有发挥作用。AI 模型则基于当时同样可获得的电子健康记录，提示患者可能有狼疮病史。 据悉，狼疮是一种自身免疫性疾病，可能导致心脏炎症。后续结果证明，模型给出的方向是正确的。 研究团队在多个诊疗环节测试了这个模型，从急诊分诊到住院阶段都有覆盖。每一步中，模型都只能使用当时已经掌握的信息。总体结果显示，在相同限制条件下，模型表现超过了两名经验丰富的医生。 贝斯以色列女执事医疗中心临床研究人员、研究作者