美国研究表明，人工智能工具在诊断能力上可能超过医生，但并不被视为替代品。
当患者首次进入急诊室时，安大略省医生诺尔·哈提卜博士表示，确定诊断、治疗方案以及患者安全回家所需条件可能是个难题。
哈提卜在橡树谷健康中心的马克姆-斯托夫维尔医院和乌克斯布里奇医院急诊科工作，她和其他越来越多的医生一样，正越来越依赖人工智能使这一过程更加高效。
"这只是帮助我们为患者提供最高质量护理的另一个工具，"她说。
周四发表在《科学》杂志上的一项新研究可能是迈向这一目标的进一步步骤。
该研究考察了大型语言模型（LLMs）在急诊室的表现，LLMs可以分析大量在线信息以生成类似人类的响应。研究发现，LLMs的诊断能力与实际医生相当，甚至在某些情况下更优。
但即便技术不断发展，哈提卜和其他医生——包括这项研究的作者——坚持认为，计算机无法替代训练有素的急诊医疗专业人员的眼睛、耳朵和技能。
人工智能如何在急诊室中使用？
哈提卜已经在与"AI转录员"合作，后者可以转录医生与患者之间的交流并创建详细的医疗记录。这是与橡树谷健康中心合作的一个试点项目，并事先获得了患者的同意。
她说，医院还在探索使用AI进行自助预约，以及可以帮助患者更好地了解特定疾病的聊天机器人。
该研究中使用的LLM是一种称为推理模型的专业类型，它被训练通过在给出最终答案前解释其思考过程来解决复杂任务。该研究的主要作者、波士顿贝斯以色列女执事医疗中心的医生亚当·罗德曼博士表示，这种模型在美国医院中已变得"司空见惯"。
"推理模型与标准的大型语言模型不同，因为它被指示大声思考，像人类一样解决问题，"他告诉CBC新闻。
他说，当你观察这些"推理者"如何做出诊断时，其步骤与医生为解决问题所采取的步骤相似。
"让模型以这种方式思考，"他说，"提高了诊断准确性。"
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AI如何接受测试？
研究人员使用急诊科记录中的"非结构化"数据，对真实患者案例和合成案例进行了多次试验，试图"模拟"医生和护士在急诊室做出的高风险决策。
他们在波士顿一家急诊室中，在患者互动的三个时间点使用了OpenAI的o1-preview模型：初步分诊、急诊室医生检查以及入院至医疗楼层或重症监护室。该研究仅依赖数据，所有测试均不涉及实际医患互动，对真实诊断或治疗没有影响。
罗德曼表示，对于真实患者案例，该模型在每个阶段被问及一组非常狭窄的问题，重点关注症状表现以产生"最可能"的诊断。
他解释说，对于合成案例，该工具还被询问了其输出的推理以及患者管理的后续步骤。
总体而言，罗德曼的研究发现，该模型识别出确切或非常接近的诊断，在某些情况下超过了参与试验的医生在每个护理阶段的表现。
"这并不意味着计算机可以行医，但在这一狭窄任务中，它可以比人类更好地解决诊断问题，"罗德曼说。
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这对医生和患者意味着什么？
多伦多圣迈克尔医院的内科医生兼科学家阿莫尔·维尔马博士看到AI工具在回答医学问题和诊断患者病例方面已经变得多么出色。
但他说，说它们"比医生更好"是一种"错误的比较"。
"我不知道有哪位医生纯粹基于文本信息做出所有决定，"他说。
他说，体格检查——某人看起来、听起来和感觉如何——才是形成诊断的关键。
哈提卜也表达了同样的观点，并举了她最近治疗的一位急诊室患者为例。
她说，分诊期间从患者那里获得的信息提供了与现有疾病相符的症状细节。
但当她用听诊器听诊时，她对患者状况的理解发生了变化——这是AI无法做到的。
她说，AI也不会在急诊室为患者插管或为受伤肢体打石膏。
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还存在哪些挑战和担忧？
罗德曼承认他的研究存在局限性，需要更多工作来了解人类和机器如何在急诊医疗环境中有效协作。
但他认为这是一个开始，尽管需要进行更多"稳健"的临床试验以确保实际应用中的有效性和安全性。
维尔马不仅希望看到推理模型在急诊室中的进一步评估，还希望看到在加拿大环境中的评估。
他表示，OpenAI是一家美国公司——这让他对患者信息隐私感到担忧——该研究依赖于在美国主要私有化医疗保健系统中训练的模型。
"它可能不适用于加拿大环境，"他说。
尽管这项研究有助于证明推理模型在诊断急诊患者方面的有效性，但在某些情况下，哈提卜表示，医院环境中所有AI的探索都必须负责任地进行，且必须由合适的人安全、安全、准确地使用。
"我们在处理AI时，首先设置防护栏，"她说。"我们不是先追逐AI头条。"
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尼克·洛根 · 加拿大广播公司新闻
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