IT之家5月2日消息，當(dāng)?shù)貢r(shí)間5月1日，據(jù)外媒 TechSpot 報(bào)道，AI 正開始進(jìn)入醫(yī)學(xué)中最難的一類場(chǎng)景：信息不完整時(shí)如何作出正確的判斷。《科學(xué)》期刊一項(xiàng)新研究顯示，OpenAI 的一款推理模型在真實(shí)臨床病例中接受測(cè)試后，在診斷患者和制定治療方案方面達(dá)到人類醫(yī)生水平，很多情況下甚至表現(xiàn)更好。

這項(xiàng)研究由哈佛醫(yī)學(xué)院和貝斯以色列女執(zhí)事醫(yī)療中心研究人員完成。與傳統(tǒng)受控基準(zhǔn)測(cè)試不同，研究重點(diǎn)放在真實(shí)臨床環(huán)境下的表現(xiàn)，也就是模型面對(duì)不完整、不規(guī)整、不斷變化的醫(yī)療信息時(shí)能否作出有效判斷。

其中一個(gè)病例中，一名患者因肺栓塞進(jìn)入急診科。治療后一度好轉(zhuǎn)，隨后病情再次惡化。醫(yī)生最初懷疑藥物沒有發(fā)揮作用。AI 模型則基于當(dāng)時(shí)同樣可獲得的電子健康記錄，提示患者可能有狼瘡病史。

AI模型“急診科”場(chǎng)景診斷能力有望超越人類醫(yī)生 AI圖片

據(jù)悉，狼瘡是一種自身免疫性疾病，可能導(dǎo)致心臟炎癥。后續(xù)結(jié)果證明，模型給出的方向是正確的。

研究團(tuán)隊(duì)在多個(gè)診療環(huán)節(jié)測(cè)試了這個(gè)模型，從急診分診到住院階段都有覆蓋。每一步中，模型都只能使用當(dāng)時(shí)已經(jīng)掌握的信息?？傮w結(jié)果顯示，在相同限制條件下，模型表現(xiàn)超過了兩名經(jīng)驗(yàn)豐富的醫(yī)生。

貝斯以色列女執(zhí)事醫(yī)療中心臨床研究人員、研究作者之一亞當(dāng) · 羅德曼表示：“對(duì)我來說，最大的結(jié)論是，它能處理急診科那些混亂的真實(shí)世界數(shù)據(jù)。它能在真實(shí)世界中用于診斷?！?/p>

研究人員還使用《新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志》臨床病例報(bào)告，以及其他標(biāo)準(zhǔn)化診斷挑戰(zhàn)來測(cè)試模型。這類病例主要考察復(fù)雜診斷推理能力。結(jié)果顯示，模型再次超過了作為對(duì)照的一大組醫(yī)生。

參與研究的哈佛醫(yī)學(xué)院生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)助理教授拉杰 · 曼賴表示：“模型表現(xiàn)超過了我們規(guī)模很大的醫(yī)生基準(zhǔn)組?！?/p>

不過，這項(xiàng)研究也有重要限制。模型完全依賴文本病歷，沒有處理影像、聲音和非語言線索，而這些信息在真實(shí)臨床工作中非常關(guān)鍵。即便如此，它在不確定條件下的表現(xiàn)仍比早期系統(tǒng)更強(qiáng)，尤其是在鑒別診斷中更突出。鑒別診斷要求醫(yī)生同時(shí)考慮多種可能疾病，再逐步排除和收窄范圍。

作為對(duì)比，過去的大模型在病例信息模糊或不完整時(shí)，經(jīng)常難以穩(wěn)定推理。

外部專家認(rèn)為，這項(xiàng)進(jìn)展確實(shí)重要，但真正落地仍有很多問題。

研究作者同樣強(qiáng)調(diào)，這項(xiàng)研究并沒有證明 AI 應(yīng)該取代醫(yī)生，僅僅說明 AI 有機(jī)會(huì)成為臨床決策支持工具，尤其適用于急診這類節(jié)奏快、時(shí)間緊、信息不完整的場(chǎng)景。曼賴說：“我認(rèn)為，這確實(shí)意味著我們正在見證一場(chǎng)非常深刻的技術(shù)變化，它將重塑醫(yī)學(xué)?！?/p>

真正困難的下一步，是把這類系統(tǒng)放進(jìn)真實(shí)臨床環(huán)境中接受測(cè)試。研究人員需要設(shè)計(jì)嚴(yán)謹(jǐn)試驗(yàn)，不只看模型答得準(zhǔn)不準(zhǔn)，還要看它是否真正改善患者結(jié)局。賴希表示：“設(shè)計(jì)這類試驗(yàn)是一個(gè)非常有挑戰(zhàn)性的過程，但這項(xiàng)研究正是一個(gè)非常合適的行動(dòng)號(hào)召。”