大數(shù)據(jù)文摘受權(quán)轉(zhuǎn)載自學(xué)術(shù)頭條

作者：王躍然

身體不適時(shí)，你首先會怎么做？

越來越多的人開始習(xí)慣向以 ChatGPT 為代表的 AI 助手尋求初步的健康分析與建議。這一趨勢背后存在切實(shí)依據(jù)：當(dāng)前大語言模型（LLM）在醫(yī)學(xué)知識測評中「得分越來越高」，甚至能夠在專業(yè)醫(yī)師執(zhí)照考試中達(dá)到或超越合格水平。

然而，一項(xiàng)來自牛津大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)及其合作者的最新研究，卻在《自然·醫(yī)學(xué)》（

Nature Medicine

論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41591-025-04074-y

研究發(fā)現(xiàn)，盡管 LLM 在標(biāo)準(zhǔn)化醫(yī)學(xué)測試中表現(xiàn)優(yōu)異，但在實(shí)際與公眾交互的應(yīng)用場景里，其輔助效果卻大幅衰減，不僅未能顯著提升普通人的醫(yī)療決策質(zhì)量，甚至不如傳統(tǒng)搜索引擎的效用。這一發(fā)現(xiàn)對當(dāng)前 AI 醫(yī)療應(yīng)用的有效性評估與系統(tǒng)設(shè)計(jì)提出了根本性的質(zhì)疑。

醫(yī)療大模型在理論與應(yīng)用的落差

為檢驗(yàn) LLM 在真實(shí)場景中的輔助能力，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一項(xiàng)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶φ諏?shí)驗(yàn)。他們招募了 1298 名英國公眾作為參與者，要求每個(gè)人針對由醫(yī)生精心編寫的 10 個(gè)不同醫(yī)療場景，完成兩項(xiàng)核心任務(wù)：判斷病情嚴(yán)重程度，并選擇下一步應(yīng)采取的行動。

圖｜三位醫(yī)生起草了十個(gè)醫(yī)療情景，通過反復(fù)修訂直至就最佳處置方案達(dá)成五分制共識（從自我護(hù)理到救護(hù)車）。

參與者被隨機(jī)分為四組：三個(gè)實(shí)驗(yàn)組分別使用 GPT-4o、Llama 3 或 Command R+ 作為對話助手，通過聊天界面咨詢以幫助決策；一個(gè)對照組被要求使用他們通常在家庭環(huán)境中會采用的任何方法，如使用搜索引擎、查閱網(wǎng)站或依靠個(gè)人經(jīng)驗(yàn)。

圖｜研究團(tuán)隊(duì)招募了 1298 名參與者，并隨機(jī)分配至四種實(shí)驗(yàn)條件之一。每位參與者被隨機(jī)分配到十個(gè)醫(yī)療場景中的一個(gè)。治療組需與 LLM 對話以協(xié)助評估場景。對照組可自由使用任何方法，多數(shù)參與者采用網(wǎng)絡(luò)搜索或自身知識。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果揭示了令人驚訝的差距：

當(dāng)研究團(tuán)隊(duì)將完整的場景描述直接輸入 LLM，并要求其做出診斷和處置建議時(shí)，模型展現(xiàn)了強(qiáng)大的知識儲備。平均能正確識別出相關(guān)病癥的比例可達(dá)到 94.9%，對最佳處置方案的建議正確率也達(dá)到 56.3%，遠(yuǎn)高于隨機(jī)猜測水平。

然而，當(dāng)同樣的模型交到普通參與者手中，用于輔助其決策時(shí)，效果卻急轉(zhuǎn)直下。使用 LLM 的參與者，能夠識別出至少一個(gè)相關(guān)病癥的比例驟降至不足 34.5%，選擇正確處置方案的比例也低于 44.2%。更關(guān)鍵的是，他們的表現(xiàn)與使用搜索引擎的對照組相比，在統(tǒng)計(jì)上并無顯著優(yōu)勢，甚至在識別關(guān)鍵病癥方面表現(xiàn)更差。

圖｜LLM 單獨(dú)使用與用戶協(xié)作的性能對比。a）當(dāng)直接要求 LLM 單獨(dú)完成各項(xiàng)任務(wù)時(shí)的表現(xiàn)，上圖：LLM 識別相關(guān)條件的響應(yīng)比例，下圖：LLM 正確識別最佳處置方案的響應(yīng)比例；b）參與者在四種實(shí)驗(yàn)條件下的表現(xiàn)，上圖：參與者識別相關(guān)條件的響應(yīng)比例，下圖：參與者正確識別最佳處置方案的響應(yīng)比例。

人機(jī)交互為何失效？

研究通過對交互記錄的深度分析，揭示了阻礙 AI 成為可靠醫(yī)療助手的核心癥結(jié)。

在真實(shí)的醫(yī)療場景中，醫(yī)生會通過專業(yè)問診主動引導(dǎo)，提取關(guān)鍵信息。但在人機(jī)對話中，這一過程出現(xiàn)了雙重失靈：缺乏醫(yī)學(xué)常識的普通人，往往不知道哪些癥狀是診斷的關(guān)鍵；而目前的 LLM 大多缺乏主動、系統(tǒng)性的問診能力，當(dāng)用戶提供的信息不完整時(shí)，AI 往往基于有限的信息給出推測，便可能導(dǎo)致誤判。

AI 的回答方式也給用戶制造了巨大的認(rèn)知障礙。研究數(shù)據(jù)顯示，LLM 在對話中平均會給出 2.21 種可能的疾病建議。對于沒有醫(yī)學(xué)背景的普通人來說，面對 AI 拋出的一系列專業(yè)名詞，他們很難分辨其中的輕重緩急。同時(shí)，AI 常常將正確回答與誤導(dǎo)性信息混雜在一起，用戶在篩選信息時(shí)往往力不從心，極易誤判病情。

更重要的是，目前的AI 安全測試存在嚴(yán)重局限。像 MedQA 這類基于醫(yī)學(xué)考題的測試，雖然能檢驗(yàn)知識存儲，但其成績與模型在真實(shí)人機(jī)交互中的表現(xiàn)幾乎無關(guān)。采用另一個(gè) AI 來模擬患者進(jìn)行測試，雖然結(jié)果看起來更優(yōu)，但其行為模式無法反映真實(shí)人類用戶的巨大變異性與復(fù)雜性。模擬測試的結(jié)果與真人實(shí)驗(yàn)結(jié)果相關(guān)性極弱，無法作為可靠的安全預(yù)篩。

圖｜模型基準(zhǔn)測試。

研究啟示與未來展望

這項(xiàng)研究不僅揭示了當(dāng)前 LLM 在醫(yī)療應(yīng)用中的短板，更為未來的 AI 醫(yī)療發(fā)展指明了方向。

研究有力地證明，LLM 在醫(yī)學(xué)考試中獲得高分，絕不意味著它們能在現(xiàn)實(shí)世界中成為合格的助手。單純依賴現(xiàn)有的基準(zhǔn)測試來評估 AI 的安全性是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，真實(shí)且多樣化的用戶測試在部署前必不可少。

要解決當(dāng)前的“人機(jī)協(xié)作”困境，不能僅靠擴(kuò)充模型的知識庫，未來的開發(fā)重點(diǎn)必須轉(zhuǎn)向提升 AI 的主動交互能力，像醫(yī)生一樣學(xué)會問診，主動收集關(guān)鍵信息，并以更易理解的方式呈現(xiàn)建議，降低非專業(yè)用戶的使用門檻。

對于公眾而言，必須清醒地認(rèn)識到 LLM 目前的局限性。雖然它們能提供看似合理的建議，但在識別病情嚴(yán)重程度、判斷何時(shí)需要緊急救治方面，AI 依然存在風(fēng)險(xiǎn)，過度依賴 AI 可能會延誤治療。

展望未來，監(jiān)管機(jī)構(gòu)可借鑒此項(xiàng)研究的方法，建立以真實(shí)用戶交互效果為核心的新型評估框架。對于旨在提供醫(yī)療建議的 AI 系統(tǒng)，應(yīng)要求其提供基于廣泛、多樣人群的實(shí)證有效性證據(jù)。LLMs 的理想角色應(yīng)是提升健康素養(yǎng)的輔助工具，而非做出最終診斷的決策主體。任何情況下，對于急重癥狀，最安全的行動方案始終是直接聯(lián)系專業(yè)醫(yī)療人員或急救服務(wù)。

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