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开云APP下载抱歉了GPT-5这次是中国AI「上岸」了
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因此真正的问题,从来不是「AI看起来有多厉害」——而是能不能安全有效地在临床落地?能不能真正提升医生的判断力和决策力?
11月4日,国家卫健委正式发布《关于促进和规范人工智能+医疗卫生应用发展的实施意见》,其中重点提到:
「AI+医疗」已不再是AI产业界的技术炫技,而是提升到了国家层面的卫生健康行业发展高度。而「AI+医疗」的落地重点,在基层。
谁能抓住这波医疗AI版的「农村包围城市」,谁就能在下一波AI浪潮中笑到最后。
多位长期深耕基层培训教育的主委们很快达成共识:能真正帮到中国基层医生的AI,关键在2件事:
AI能写会画,甚至拿下奥数金牌,但「术业有专攻」——通用的AI难以救死扶伤。
总医院第六医学中心(海军总医院)内分泌科主任医师、全科教研室主任郭启煜,就曾遇到:
一些患者自行使用AI查找大量信息后,提供给医生,但这些信息往往互相矛盾,甚至与最新的医疗指南和共识相悖。
好在今年7月,来自26个科室的32位一线专家们联手,来了场全球顶尖大模型的「擂台赛」。这项测评已于7月正式公开发布,并接受学术同行评议。
他们从真实病历中抽丝剥茧,整理出2069道开放式问题,围绕「安全性/有效性」,模拟真实场景,搭建了一套系统性的临床评估标准。
六个大语言模型的基准测试显示总体表现不错(总分均值57.2%,安全性54.7%,有效性62.3%)。但在医疗最看重的「安全」上,却拉开了明显差距:
而在同一套标准下,专业医疗大模型MedGPT则表现出显著特征:「安全性」、「有效性」双高!得分分别达到0.912、0.861,拿下双冠军,总分更是领先第二名15.3%。
从那一刻起,这个以MedGPT为底座的「未来医生AI工作室」,底层基因已经注定:不是做看起来「样样通的AI」,而是做临床上「最安全、最可靠的AI伙伴」。
就在最近,中⼭⼤学附属第⼀医院泌尿男科主任邓春华教授联合国内多位权威专家,设计并开展了一场高度模拟真实临床流程的实战盲测。
1、选题:从真实临床工作中,抽取出一批复杂、存在争议且信息不完全的典型病例。
3、测评:由临床专家团盲审三份AI生成的答案,并严格依据以下8个核心维度进行打分:
结果所呈现的,已经不再是模型的纸面能力,而是——是否能在真实医疗环境中做出可靠的临床决策。
这也解释了,为什么在临床诊断这种高风险、强推理的场景里,中国的医疗AI能够取得领先——
关键不在简单看谁的参数更大,而在于谁更接近医生真实的思考方式和工作方式。
面对复杂病例,医生最担心的从来不只是「已知风险」,更是那些隐藏在信息缺口、经验不足和病例多样性背后的知识盲区与思维局限。
它不是一个更大的「知识库」,而是为每位医生打造的「医疗版贾维斯」:不仅能调动高等级循证证据,更能以专业方式协同思考——核心是一套由安全与循证驱动的临床决策引擎。
在日常诊疗里,医生可以用口语化的方式输入病情,系统不会急于下结论,而是先完成三件更重要的事:
医生依然是做决定的那个人,只是不再需要一个人扛下所有不确定性。能看得更全、想得更深,不至于错过任何「可能改变结局」的疑点。
而这一切的背后,是「未来医生AI工作室·临床决策AI助手」提供的确定性支持——让每位基层医生在面对复杂病情时,都能更有把握地做出判断。
随访一旦缺位,不只是管理脱节,更会造成疗效递减与医患信任的损耗:患者联系不上、该复查没复查,甚至出现「危险信号」,也没人第一时间看到。
把原本孤立的诊疗节点,延展为一个可持续的管理闭环。通过人机协同,它正在重塑院外关怀的范式,补齐门诊“最后一公里”的三大核心短板:
值得强调的是,「未来医生AI工作室·患者随访AI助手」从架构设计起,就坚持一个原则——
无论系统多智能、响应多及时,所有涉及医疗行为的最终裁定权,始终在医生手中。
一旦触及药物调整、严重症状等关键节点,AI不会越界「替你决定」,而是立即发出明确预警,把关键决策点完整呈交给医生,由医生最终判断。
正因如此,多位主委给出了高度一致的评价:这是目前最接近「基层+AI」最佳实践的路径。
邓春华教授的总结很形象:「通过『未来医生AI工作室』,基层医生能真正站在巨人的肩膀上,加速成长。」
1、安全、有效。这是所有临床应用必须先跨过的底线,也是医生愿意信任的前提。
在真实病例的对决中,一款中国团队打造的产品——未来医生AI工作室,在关键指标上优于GPT-5和OpenEvidence。它专注做三件事:
即便未来AI能提供更全面的解决方案,它依然无法替代“温度”——那份对病情的揣摩,对患者的理解,对风险的承担。
医疗的答案,从未改变:医生负责判断与关怀,AI负责效率与知识。当二者真正协同,优质医疗才会变得更可及、更可靠、更可持续。
【2】未来医生AI工作室与美国OpenEvidence、GPT5临床决策辅助场景评测对比.


2025-11-19
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