近期，一項由哈佛醫(yī)學院攜手斯坦福大學開展的醫(yī)學研究揭示了人工智能在醫(yī)療診斷領域的潛力。研究顯示，OpenAI的o1-preview模型在應對復雜醫(yī)療案例時，其診斷能力超越了人類醫(yī)生。

研究報告詳細指出，o1-preview模型在測試案例中實現(xiàn)了78.3%的正確診斷率。特別是在70個特定案例的對比中，該模型的準確率飆升至88.6%，這一成績明顯優(yōu)于其前身GPT-4的72.9%準確率。這一發(fā)現(xiàn)標志著AI在醫(yī)療診斷領域取得了顯著進步。

進一步的研究采用醫(yī)學推理質(zhì)量評估標準量表R-IDEA進行衡量，結(jié)果顯示o1-preview在80個測試案例中取得了78個滿分。相比之下，經(jīng)驗豐富的醫(yī)生僅在28個案例中獲得滿分，而住院醫(yī)生更是僅在16個案例中獲得滿分。這一對比凸顯了o1-preview在醫(yī)學推理方面的卓越表現(xiàn)。

在由25位醫(yī)學專家設計的復雜案例中，o1-preview的得分高達86%。這一成績是使用GPT-4的醫(yī)生（41%得分）和使用傳統(tǒng)診斷工具的醫(yī)生（34%得分）的兩倍多。這一發(fā)現(xiàn)進一步證明了o1-preview在處理復雜醫(yī)療問題時的優(yōu)勢。

然而，研究人員也指出了研究的局限性。部分測試案例可能包含在o1-preview的訓練數(shù)據(jù)中，這可能對結(jié)果產(chǎn)生一定影響。研究主要關(guān)注模型單獨工作的情況，未充分考慮其與人類醫(yī)生協(xié)同工作的場景。同時，o1-preview建議的診斷測試成本高昂，在實際應用中可能面臨一定的局限性。