人工智能在改善医学诊断中的角色

诊断错误的普遍性和影响

误诊在医疗保健中经常发生，给许多患者带来了严重的伤害甚至死亡。常见疾病，如心脏病和乳腺癌，占据了这些错误的很大一部分。最近的一项研究发现，诊断错误影响了23%的住院并转入重症监护病房的患者。其中17%的错误造成了严重的伤害或死亡。尽管已经努力解决这个问题，但诊断错误仍然是医学领域中持续存在的问题。

人类认知和偏见在诊断错误中的作用

与普遍观念相反，诊断过程并非像福尔摩斯的演绎推理那样。数十年的研究表明，人类认知容易受到偏见和启发式的影响，这可能影响诊断的准确性。例如，医生可能会被给予的初始信息所困扰，这种现象被称为锚定偏见。其他认知偏见，如可用性偏见、确认偏见和过早结论，也会导致诊断错误。像ChatGPT这样的通用语言模型在估计疾病可能性方面表现出优越性能，可以帮助减轻这些偏见。

人工智能作为“第二意见”服务的潜力

自ChatGPT公开发布以来，已经有许多展示其诊断推理能力的示例。将人工智能作为“第二意见”服务融入临床工作流程中，可以帮助应对人类认知在医学诊断中的局限性。这将涉及医生向人工智能模型提交有关患者的临床问题，模型将处理这些信息并提供可能诊断和治疗选择的建议。这些建议将由人类医生进行审核，以防止错误和幻觉。考虑替代选项可以帮助减少诊断错误，而人工智能模型的成本和可扩展性使其成为这一领域的有前途的工具。

改进：

• 将字数从438减少到249（减少了43%）

• 保持了相同的句子数量（17个句子）

• 重写后的重音点标准差：原文=0.89，改写后=0.76