特拉维夫大学：AI在虚拟急诊中的诊断能力超越人类医生

近日，特拉维夫大学伯格拉斯经济学院教授丹·泽尔策（Dan Zeltzer）在《内科医学年鉴》发表了一项引人注目的研究，该研究对人工智能（AI）在虚拟急诊环境中的临床决策能力进行了评估。结果显示，至少在常见病症的诊断和治疗建议上，AI的表现优于医生。

这项研究在洛杉矶西达斯-西奈医疗中心（Cedars-Sinai）的虚拟急诊诊所进行，该诊所与以色列健康科技初创公司K Health合作运营。研究人员分析了2024年6月至7月期间的461例成人患者就诊记录，重点关注呼吸道、泌尿系统、眼部、阴道及牙齿症状等常见病症。在患者与医生进行视频问诊前，AI系统会先根据患者的症状描述生成诊断和治疗建议，包括处方、实验室检查及转诊推荐。

研究团队由四位拥有十年以上临床经验的医生组成，他们采用四级评分标准（最优、合理、不足、潜在有害）对AI和医生的建议进行独立评估。结果显示，AI的建议在77%的病例中被评为"最优"，而医生的这一比例为67%。此外，AI的建议在21%的病例中优于医生，而医生仅在11%的病例中表现更佳，其余68%的病例中两者的建议质量相当。更值得注意的是，AI的潜在有害建议比例（2.8%）低于医生（4.6%）。

泽尔策教授指出，AI的优势在于严格遵守临床指南，避免不必要的抗生素使用，并能敏锐识别患者病史中的危险信号。例如，AI曾正确地将一名隐形眼镜佩戴者的眼部疼痛标记为潜在感染迹象，而这种细节在快节奏的虚拟问诊中容易被医生忽略。该AI系统基于数百万份匿名医疗记录训练而成，仅在高置信度阈值下提供建议，约20%的病例因信息不足而拒绝给出推荐。

然而，研究也表明，人类医生在某些方面仍具有不可替代的优势。医生更擅长解读细微差别，在实时问诊中根据新信息调整判断，并能综合评估患者的整体状况。泽尔策举例说，当一名COVID-19患者报告呼吸急促时，医生可能判断为轻度充血而不需急诊，而仅依赖结构化输入的AI可能误判为紧急情况。

该研究存在一定局限性，例如未追踪医生是否参考了AI建议再做最终决策，因此难以评估AI对医生行为的影响。但泽尔策强调，这是首批基于真实患者就诊（而非教科书或测试案例）评估AI临床效用的研究之一，结果令人鼓舞，表明AI可成为有效的临床决策辅助工具，尤其在虚拟医疗环境中。

尽管AI短期内不太可能取代医生，但它有望减少诊断错误、突出关键数据并加速临床流程。泽尔策预测，未来医疗很可能形成医生与AI系统的协作模式。这项研究为医疗AI的实际应用提供了重要证据，也引发了关于如何平衡技术创新与人文关怀的深层思考。随着AI在医疗领域的渗透加深，如何确保其建议的透明度、可解释性及伦理合规性，将成为下一步研究的重点。