生成式AI诊断准确率媲美非专科医生，或可辅助医疗教育和资源有限地区

研究表明生成式人工智能在诊断准确性上与非专科医生相当。这一发现引起了医学领域的广泛关注，并在多个国家的研究机构中得到了分析和讨论。然而，由于每项研究的评估标准不同，需要进行综合分析，以确定AI在实际医疗环境中应用的可行性和优势。 大阪都市大学医学研究生院的医生高田博典博士和上田大志副教授领导的研究团队对83篇于2018年6月至2024年6月期间发表的论文进行了元分析，这些论文涵盖了多个医学专业领域。研究对象主要集中在大型语言模型（LLMs）上，其中最常见的是ChatGPT。 研究结果表明，与生成式AI相比，医学专科医生的诊断准确性高15.8%，而生成式AI的平均诊断准确率为52.1%。最新的AI模型在某些情况下能够达到与非专科医生相当的诊断水平。 高田博士表示：“本研究表明，生成式AI的诊断能力与非专科医生相当，这为医学教育和医疗资源匮乏地区提供了新的支持手段。生成式AI可以帮助非专科医生提高诊断能力和水平，减少误诊，尤其是在资源有限的地区。” 然而，研究团队也指出，要广泛推广AI的诊断应用，仍需进行更多研究和评估。例如，需要在更复杂的临床场景中进行评估，使用实际医疗记录测试AI的诊断性能，提高AI决策的透明度，并在不同患者群体中验证其效果，以确保其在各种情况下的可靠性和实用性。 业内人士认为，这一研究不仅展示了AI在医疗领域的潜力，也为未来的医学技术发展指明了方向。AI虽然在某些基础诊断上表现良好，但不能完全替代专科医生的经验和判断。此外，大阪都市大学是一所在医学、工程学和人文学科方面享有盛誉的综合性大学，其研究成果对促进AI与医疗的结合具有重要意义。