通用型医疗人工智能能否突破当前临床人工智能工具的局限？

临床人工智能工具在医疗保健领域的整合面临着质疑与潜力并存的局面。许多医生虽知晓这些工具的存在，但因对其质量和安全性存疑而保持谨慎态度。关于人工智能能否真正提升患者护理质量的担忧持续存在，亟需更严谨的分析。然而，依托海量数据且能适应多种任务的通用型医疗人工智能的崛起，为该领域带来了一线希望。

调查显示，尽管许多医生了解临床人工智能工具，但实际使用过的人仅占10%至30%。医生们对此的态度从谨慎乐观到完全不信任不等……

但人们对一种被称为通用医疗人工智能的方法似乎越来越感兴趣。这些模型通过海量数据集进行训练，与驱动ChatGPT等人工智能聊天机器人的模型类似。 在吸收海量医学影像和文本数据后，这些模型可适应多种任务。当前获批工具仅具备特定功能（如在胸部CT扫描中检测肺结节），而通用型模型将更像医生那样运作——评估扫描中的每个异常点，并将其整合为类似诊断结果的综合判断。

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