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从导诊机器人，到医学影像的肿瘤早筛，人工智能(AI)技术在医疗领域的应用场景日益多元。在人工智能大模型掀起的热潮中，“生病问AI”格外引发关注。当患者拿着AI生成的诊疗建议走进诊室，当AI的“意见”甚至挑战医生的判断时，一系列问题亟待解答：AI医疗靠谱吗？会替代医生吗？在拥抱效率的同时，患者和医生又该如何规避风险？
“医生以专业知识作为诊疗的出发点，但面对每位患者时，需要结合其本身特点来调整治疗方案，在这方面AI可能有所欠缺。”杨明以肝病为例解释道，比如一位转氨酶升高的患者，有乙肝、脂肪肝病史，近期又有大量饮酒和服用他汀类药物史。“AI在诊疗时可能只会主动询问其过往病史，基于其患乙肝的信息，给出‘需要服用抗病毒药物’的建议，但会遗漏患者未主动提供的关键细节，如饮酒和药物史，因此给出的建议易失之偏颇。”
针对这种信息编造问题，张道强认为，应从算法和数据两方面着手改进。“医疗领域十分特殊leyu·乐鱼体育，必须严格控制失误，这要求我们在大模型研发初期必须严格把控数据的唯一性和准确性。再拿算法来说，提升AI的抗干扰性与可靠性是重要课题。当AI从实验室走进真实环境中，怎样提高系统在真实环境下的识别精度与可靠性？任何信息变化，都可能造成细微的偏差。”张道强说。
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