最近，斯坦福大學的研究團隊進行了一項有趣的實驗，探討了人工智能(AI)在醫學診斷中的作用。他們發現，當 AI 從一個簡單的工具變成醫生的合作伙伴時，醫生的診斷準確率竟然提升了10%。該研究涉及70名美國執業醫生，旨在比較 AI 與傳統診斷方法的效果。

　　在實驗中，醫生和 AI 共同分析病例，AI 生成一份聯合報告，指出雙方的共識與分歧，甚至提供了評論。例如，當醫生考慮某種疾病時，AI 會補充相關的檢測結果，提醒醫生注意其他可能的診斷。這樣一來，AI 不僅僅是提供答案，而是積極參與討論，幫助醫生更全面地思考問題。

　　研究設立了三組實驗，分別是 AI-first 組、AI-second 組和對照組。AI-first 組的醫生首先查看 AI 的建議，然后結合自己的判斷進行最終診斷;而在 AI-second 組，醫生先獨立做出診斷，再與 AI 進行交互，最后生成綜合報告。對照組則完全依賴傳統的醫療資源。

　　在診斷準確性方面，結果顯示對照組的醫生平均得分為75%。而 AI-first 組的醫生平均得分為85%，比對照組高出9.8%;AI-second 組則為82%，高出6.8%。盡管 AI 單獨使用的得分略高，但醫生與 AI 的協作明顯優于單獨工作。

　　所有參與的醫生在實驗結束后對 AI 的態度有了顯著改善，98.6% 的醫生表示愿意在復雜臨床推理中使用 AI。這表明，AI 的參與不僅提升了診斷準確率，也增強了醫生對 AI 的信任。

　　研究團隊還發現 AI 能有效幫助醫生克服信息過載和經驗依賴的問題。AI 通過結構化的思維流程，幫助醫生更清晰地分析病例，避免了潛在的遺漏。此外，為了提升 AI 的適應性，研究團隊還對其進行了一些 “人性化改造”，如賦予 AI 批判性思維和通俗的表達能力，以增強醫生的理解和接受度。

　　這一研究表明，AI 在醫學領域的潛力巨大，作為合作伙伴，AI 能夠幫助醫生更好地進行診斷，提高醫療服務的質量。