一项来自哈佛医学院和斯坦福大学的最新研究表明，OpenAI的o1-preview人工智能系统在复杂医疗案例诊断方面表现出色，甚至可能超越人类医生。该研究对o1-preview进行了全面的测试，结果令人瞩目，其准确率和医疗推理能力均显着优于之前的模型，也超过了经验丰富的医生和医学住院医师。这项研究为人工智能在医疗领域的应用提供了新的方向，同时也引发了对人工智能在医疗实践中应用的伦理和实际问题的讨论。
一项新研究表明，OpenAI 的o1-preview 人工智能系统在诊断复杂医疗案例方面，可能优于人类医生。哈佛医学院和斯坦福大学的研究团队对o1-preview 进行了全面的医疗诊断测试，结果显示该系统相比于早期版本有了显着进步。
根据研究结果，o1-preview 在所有被测试的病例中，正确诊断率达到了78.3%。在对70个特定病例的直接比较中，该系统的准确诊断率更是达到了88.6%，显着超越了其前身GPT-4的72.9%。在医疗推理方面，o1-preview 的表现同样引人注目。使用R-IDEA 量表这一医疗推理质量评估标准，该AI 系统在80个病例中获得了78个满分。相较之下，经验丰富的医生仅在28个病例中获得满分，而医学住院医师则仅在16个病例中达到满分。
研究人员也承认，o1-preview 在训练数据中可能包含了一些测试案例。然而，当他们对系统进行新案例的测试时，性能只略有下降。研究作者之一亚当・罗德曼博士强调，虽然这是一项基准研究，但研究结果对医疗实践有重要的启示。
o1-preview 在处理由25名专家特别设计的复杂管理案例时表现尤为突出。 “人类在这些难题面前显得力不从心，但o1的表现让人惊艳，” 罗德曼解释道。在这些复杂案例中，o1-preview 获得了86% 的得分，而医生使用GPT-4仅获得41%，传统工具更是只有34%。
不过，o1-preview 并非毫无缺陷。在概率评估方面，该系统的表现没有明显改善，比如在评估肺炎的可能性时，o1-preview 给出了70% 的估计，这远高于科学范围25%-42%。研究人员发现，o1-preview 在需要批判性思维的任务上表现优异，但在更抽象的挑战中，如估计概率方面则显得力不从心。
此外，o1-preview 通常提供详细的答案，这可能提升了其评分。但研究仅关注o1-preview 单独工作的情况，而没有评估其与医生合作的效果。一些批评者指出，o1-preview 建议的诊断测试往往成本高昂且不切实际。
尽管OpenAI 已发布了全新版本的o1和o3，并在复杂推理任务中表现出色，但这些更强大的模型仍未能解决批评者提出的实际应用和成本问题。罗德曼呼吁，研究人员需要更好的评估医疗AI 系统的方法，以便在现实医疗决策中捕捉复杂性。他强调，这项研究并不意味着可以取代医生，实际医疗仍需要人类的参与。
论文:https://arxiv.org/abs/2412.10849
划重点:
o1-preview 在诊断率上超过医生，达到88.6% 的准确率。
医疗推理方面，o1-preview 在80个病例中获得78个满分，远超医生表现。
尽管表现优秀，o1-preview 在实际应用中的高成本和不切实际的测试建议仍需解决。
总而言之，这项研究展示了人工智能在医疗诊断领域的巨大潜力，但也提醒我们需谨慎对待AI在医疗实践中的应用，并关注其局限性及潜在风险，未来需要进一步的研究和改进，以确保AI能够安全有效地辅助医疗工作，更好地服务于人类健康。