AI医生会成为可能吗_AI能否让医生表现更好？

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人工智能(AI)在医疗领域的应用，特别是其声称能协助医生更准确解读X光和CT扫描图像，从而提升诊断精度，备受推崇。然而，事实是否真的如此呢？

一项由哈佛大学医学院、麻省理工学院和斯坦福大学合作的研究指出，AI在图像解析方面的效能可能因医生的不同而有所差异。目前，关键的决定因素仍在于人类的判断。研究发现，个别医生的特点会以AI专家尚未完全掌握的方式影响人机交互，此研究已发布于《自然·医学》期刊。

研究显示，AI的介入有时可能干扰放射科医师的表现，影响他们解读的准确性。尽管先前的研究证明AI可提升医生的诊断能力，但忽视了医生间的个体差异。每位医生的判断对病人来说都至关重要。

这项新的研究关注了医生的个人特质，如专业领域、执业年数以及使用AI工具的经验，探究这些因素如何影响人机协作。它评估了140位放射科医师在15项X光诊断任务中的表现，涉及324例患有15种疾病的病案。

通过高级计算方法，研究人员分析了AI如何影响医生发现和正确识别问题的能力。结果表明，AI的支持效果在放射科医师间存在显著差异，有些医生受益，而有些医生的表现却可能“退步”。

英国皇家医学院布拉瓦尼克研究所的帕兰纳福·拉普科尔副教授证实了这个发现，并强调不应将医生看作单一的整体，而要考虑AI对个体表现的具体影响。

但这并不意味着应抵制AI在医疗中的应用。相反，这提示我们需要更好地理解人与AI的互动，并设计出能提升而非削弱医生表现的策略。

由于放射科被视为最能受益于AI的医疗领域，这一研究具有重要意义。研究揭示了一个出乎意料的现象：在放射科，AI对医生表现的影响方式复杂多变。例如，医生的经验年限、专业领域或AI使用经历，并不能准确预测AI对其工作效果的影响。

另一个颠覆传统观念的发现是，基础表现较差的医生并未持续从AI中获益。无论是有AI还是无AI，这些医生的表现通常较低。同样，基础表现优秀的医生，不论是否有AI，都能维持高水平的诊断准确率。

不过，高精准度的AI确能提升放射科医师的表现，而低效的AI则可能导致医生诊断的准确性下降。因此，AI在临床应用前必须经过测试和验证，防止低质量的AI干扰医生判断，延误患者治疗。

医生的专业知识、经验和决策风格各异，确保AI能体现这种多样性对于针对性治疗至关重要。个体差异应成为推动AI发展而非造成干扰的因素。至于AI为何会影响医生表现的不同，尽管尚无明确答案，但对于日益深入临床医学的AI来说，这是一个亟待解答的问题。

研究人员建议，未来应将放射科医生与AI的交互置于模拟真实环境的试验中，并训练医生识别和质疑AI的不准确诊断。换句话说，提高自身能力，才能更好地利用AI的帮助。(张梦然)

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