最近，斯坦福大学的研究团队进行了一项有趣的实验，探讨了人工智能（AI）在医学诊断中的作用。他们发现，当 AI 从一个简单的工具变成医生的合作伙伴时，医生的诊断准确率竟然提升了10%。该研究涉及70名美国执业医生，旨在比较 AI 与传统诊断方法的效果。

图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney

在实验中，医生和 AI 共同分析病例，AI 生成一份联合报告，指出双方的共识与分歧，甚至提供了评论。例如，当医生考虑某种疾病时，AI 会补充相关的检测结果，提醒医生注意其他可能的诊断。这样一来，AI 不仅仅是提供答案，而是积极参与讨论，帮助医生更全面地思考问题。

研究设立了三组实验，分别是 AI-first 组、AI-second 组和对照组。AI-first 组的医生首先查看 AI 的建议，然后结合自己的判断进行最终诊断;而在 AI-second 组，医生先独立做出诊断，再与 AI 进行交互，最后生成综合报告。对照组则完全依赖传统的医疗资源。

在诊断准确性方面，结果显示对照组的医生平均得分为75%。而 AI-first 组的医生平均得分为85%，比对照组高出9.8%;AI-second 组则为82%，高出6.8%。尽管 AI 单独使用的得分略高，但医生与 AI 的协作明显优于单独工作。

所有参与的医生在实验结束后对 AI 的态度有了显著改善，98.6% 的医生表示愿意在复杂临床推理中使用 AI。这表明，AI 的参与不仅提升了诊断准确率，也增强了医生对 AI 的信任。

研究团队还发现 AI 能有效帮助医生克服信息过载和经验依赖的问题。AI 通过结构化的思维流程，帮助医生更清晰地分析病例，避免了潜在的遗漏。此外，为了提升 AI 的适应性，研究团队还对其进行了一些 “人性化改造”，如赋予 AI 批判性思维和通俗的表达能力，以增强医生的理解和接受度。

这一研究表明，AI 在医学领域的潜力巨大，作为合作伙伴，AI 能够帮助医生更好地进行诊断，提高医疗服务的质量。

划重点:  

🩺 **AI 协作显著提升医生的诊断准确率，平均提高10%。**  

🤝 ** 研究设立三组实验，比较 AI 与传统诊断的效果。**  

📊 **98.6% 的医生愿意在复杂临床推理中使用 AI，增强了对 AI 的信任。**