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作者 | 周亦川

编辑 | 李冬梅

近期发表于《自然医学》的一项研究显示，AI聊天机器人与真人医疗需求互动时的导诊准确率或许不足四成，存在一定的误导风险。

课题组选取了三组大数据模型，并在医疗相关场景中完成专项训练。随后邀请1300位志愿者，分别询问AI模型或谷歌医生获得导诊建议。结果显示，谷歌医生给出建议的准确率在40%以上，但AI模型的建议准确性仅为35%，二者差异具有统计学意义。

相关专家介绍，参与测试的 AI 模型在医学专业知识层面已达到同期先进水平，其导诊偏差并非完全来自医学知识错误，核心问题集中在自然语言交互环节。现实中，患者通常会碎片化、分次描述症状，而非一次性完整提供病史，这类非标准化表达容易导致AI理解偏差。

该研究中一个案例颇具警示意义：志愿者因“蛛网膜下腔出血”向AI咨询，当描述为“突然出现从未有过的剧烈头痛”时，AI可识别风险并建议立即就医；而表述为“头痛欲裂”时，AI认为是偏头痛，建议在黑暗安静环境中休息，这类差异在真实场景中可能造成病情延误。

研究作者表示，提升对碎片化、非标准化临床描述的理解能力，强化多轮对话中的信息整合与风险识别水平，将是医疗AI下一阶段的重要优化方向，从而为公众提供更安全、可靠的院前健康指导服务。