科技日报北京4月13日电 （记者张佳欣）尽管人工智能（AI）在医疗域的应用日益增多，但其“像医生样思考”的能力仍存在明显短板。由美国麻省总医院MESH孵化器团队开展的项新研究发现赣州橡塑胶厂家，生成式AI在临床理关键环节仍显不足，尚不具备立承担临床诊疗任务的能力。相关成果发表在新期《JAMA Network Open》上。

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团队选取包括ChatGPT、DeepSeek、Claude、Gemini和Grok在内的21种大语言模型，在29个已发表的临床病例中进行测试赣州橡塑胶厂家，并通过逐步提供患者信息（从基本症状到实验室和影像结果）来模拟真实诊疗过程。结果显示，当获得完整信息时，所有模型在过90的案例中能给出正确的终诊断。

然而，在关键的早期诊断阶段，这些模型普遍表现欠佳。研究发现，过80的情况下，模型未能提出理的“鉴别诊断”，即对多种可能进行系统分析与筛选。这能力被认为是临床理的核心，也是医生决策的重要基础。

为评估模型能力，团队提出了种名为PrIME-LLM的新指标，从提出潜在诊断、选择检查手段、给出终诊断到制定疗案等多个环节对模型进行综评价。结果显示赣州橡塑胶厂家，泡沫板橡塑板专用胶各模型整体评分在64至78之间，表现存在明显差异。

团队指出，大语言模型擅长在信息完备的情况下“给出答案”，但在信息不充分、需要开放理的情境中表现较弱。随着实验室数据和影像资料的加入，模型表现有所提升，且新代模型整体优于旧版本，表明相关技术正在持续改进。

团队表示，当前大语言模型尚不适在缺乏监督的情况下直接用于临床实践，其价值在于辅助医生决策，而非取而代之。

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