AI在医疗诊断中的潜力与隐忧：精准度提升下的偏见与隐私挑战

大型语言模型（LLMs）驱动的生成式AI聊天机器人，如ChatGPT和Med-PaLM，正被探索用于辅助医疗诊断。与传统的“Dr. Google”搜索相比，这些AI在理解用户症状描述并提供潜在诊断方面，展现出更高的准确性。一项研究表明，GPT-3在处理患者症状描述时，能达到88%的准确率，显著优于无医学背景的普通人（54%），尽管仍略逊于医生（96%）。

AI在辅助医疗应用中具有巨大潜力，例如帮助医生处理行政工作，从而有更多时间与患者互动，或在心理健康领域提供基于聊天的治疗支持，以缓解治疗师短缺问题。其核心优势在于能够以自然语言进行交互，降低了用户获取健康信息的门槛。

然而，AI在医疗诊断中的应用并非没有风险。AI可能生成虚假信息（“幻觉”），并可能放大训练数据中存在的种族、阶级等偏见，加剧医疗不公。此外，用户输入的信息可能被用于改进算法，引发对患者数据隐私的担忧。科技公司正致力于开发更准确、更安全的产品，但监管框架的缺失仍是潜在的挑战。

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