@HowToPrompt__：医生正式凉了.. Google 刚刚为医学打造了 AlphaGo。他们一直在通过模拟医疗住院实习训练一个 AI 医生…
摘要
Google 开发了一款 AI 医生，通过在线强化学习在模拟医疗住院实习中进行训练，诊断准确率达到 88%，并且在 87.6% 的盲法比较中优于委员会认证的专家。该系统能处理长程患者对话和对抗性模拟患者，标志着临床 AI 的重大飞跃。
医生正式凉了.. Google 刚刚为医学打造了 AlphaGo。他们一直在通过模拟医疗住院实习来训练 AI 医生。到目前为止，大型语言模型只擅长静态医学基准测试（比如通过选择题考试）。但临床医学是一种对话。它需要获取病史、细化假设、在不确定条件下做出决策。所以他们构建了一个在线强化学习框架，迫使 AI 实时处理数千名模拟的、具有对抗性的患者。以下是论文中令人难以置信的细节：
长程诊疗：AI 代理每位患者最多处理 60 轮来回对话和 8 次工具调用。它真的在完成整个临床工作流程。
对抗性模拟人类：他们不只是用简单的患者来训练。他们基于真实世界的人口统计数据和大五人格特征生成患者.. 高神经质（夸大症状）、低宜人性（挑战医生）、低尽责性（不遵医嘱）。AI 学会了如何应对难缠的人类行为。
漏掉危险信号的比例下降 31%：它严格缓解了“过早收尾”（医生过早停止寻找潜在问题的认知偏差）。
88% 的诊断准确率：即使在极具对抗性、复杂的情况下，准确率也提升了 7%。
最疯狂的部分是.. 他们进行了与委员会认证的专家临床医生的盲法并排评估。专家们在 87.6% 的比较中更倾向于经过 ResidencyRL 训练的代理。它在 AMIE 多访视基准的所有六个临床轴上完全超越了基础模型。
任何人都可以构建回答医学知识问答的模型。Google 刚刚构建了一个能在混乱、不可预测的环境中处理顺序多轮临床决策的代理。人类医生与 AI 之间的差距刚刚消失了..
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