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由哈佛醫(yī)學院和斯坦福大學組成的科研團隊近日對OpenAI的o1-preview模型進行了深入評估，發(fā)現(xiàn)該模型在診斷復雜醫(yī)療案例時表現(xiàn)出色，準確率顯著高于人類醫(yī)生。

研究報告顯示，o1-preview模型在78.3%的測試案例中做出了正確診斷，在70個特定案例的對比測試中，準確率更是高達88.6%，遠超其前身GPT-4的72.9%。此外，使用醫(yī)學推理質(zhì)量評估標準量表R-IDEA，o1-preview在80個案例中取得了78個滿分，而經(jīng)驗豐富的醫(yī)生僅在28個案例中獲得滿分，住院醫(yī)生則僅為16例。

在25位專家設計的復雜案例中，o1-preview模型的得分高達86%，是使用GPT-4的醫(yī)生（41%）和使用傳統(tǒng)工具的醫(yī)生（34%）的兩倍多。

盡管如此，研究人員也承認該測試存在局限性，部分測試案例可能包含在o1-preview的訓練數(shù)據(jù)中，且測試主要集中于系統(tǒng)單獨工作，并未充分考慮其與人類醫(yī)生協(xié)同工作的場景。此外，o1-preview建議的診斷測試成本高昂，在實際應用中存在局限性。

這一研究結(jié)果引發(fā)了關于AI在醫(yī)療領域應用的廣泛討論，盡管AI在診斷準確性上表現(xiàn)出色，但其高昂的成本和與人類醫(yī)生協(xié)同工作的挑戰(zhàn)仍需進一步解決。