在哈佛研究中，AI診斷準確度超越急診室醫師
研究重點
一項由哈佛大學進行的新研究顯示，大型語言模型（LLM）在實際急診室病例中的診斷表現，至少有一個模型的準確度超越了人類醫師。
診斷準確率對比
- AI模型在67%的病例中能正確或接近正確地診斷，遠高於人類醫師的50%至55%之間的準確率。
- 在另一項研究中，AI模型在使用電子病歷與有限資訊的情況下，仍能超越兩位經驗豐富的醫師。
- 有研究指出，經過近兩百萬次病患訪問訓練的AI模型，在預測急診收治情況上，準確率達到85%，超越了急診護理人員。
- 當加入更多病患資訊後，AI的準確率提升至約82%，而醫師的準確率則介於70%至79%之間。
研究背景與意義
該研究由哈佛醫學院主導，發表於《科學》期刊，顯示AI在複雜醫療診斷任務上的表現已達到可進行臨床測試的水準。
研究人員指出，未來急診室的診斷可能由AI主導，並可能比人類醫師更為準確。