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出品 | 搜狐健康 作者 | 周亦川 编辑 | 袁月 据Ctol等多家媒体报道,近期预印本平台arXiv发表了清华大学Agent Hospital“AI医院小镇”研究报告。该系统可通过AI模拟真实世界诊疗行为,加速医疗AI发展。 AlphaGo让AI互相对弈数千万次棋局建立围棋数据库。当前AI通过学习海量病例,诊断效率已大大超过人类医师,那么让它从成功以及失败的模拟案例中学习并自主发展,可预见在检查、诊断和治疗层面再次实现显著进化。 本研究中,课题组建立了医院模型,并由GPT-3.5生成大量患者和14名医生及4名护士模型并参与诊疗。例如,一名过敏患者就诊时经分诊护士评估,交由皮肤科医生就诊,并开出药物方案,包括制定随访计划。 诊疗成功的案例会被整理并被储存,而失败的案例则会让AI医生对其反省分析。 在一万名患者模拟交互后,该诊疗系统性能已超越人类专家,例如AI可在几天内处理数万个病例,人类达到这个数字需要好几年。呼吸疾病领域准确率可达到93%,治疗率也能达到77%,证明了模拟环境在AI训练中的巨大潜力。 当然,医疗小镇还存在一些限制,比如受到系统效率影响,病例与真实世界有出入,未来该系统还将扩大疾病诊疗范围,做AI模拟系统升级等。除了医疗,金融、客户服务及教育领域也可采用这种场景化用户交互学习模式,提升效率。
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