能夠理解因果關系的AI醫(yī)生來了，實現(xiàn)比醫(yī)生更精準的診斷
對比試驗結果使人振奮
在這項試驗中，一個超過 20 個人的巴比倫全球醫(yī)生團隊共創(chuàng)建了 1671 個真實的醫(yī)療救助病例，這些病例包括 350 多種疾病的典型和非典型癥狀。每個病例都是由一位醫(yī)生撰寫，然后由其他多位醫(yī)生進行驗證，以確保它可以代表一個真實的診斷病例。
另一組 44 名巴比倫全科醫(yī)生分別被分配了至少 50 個書面病例進行評估。醫(yī)生列出了他們認為最有可能的疾�。看卧\斷平均返回 2．58 種潛在疾�。�。治療的準確性是由他們在診斷中根據(jù)真實疾病的比例來衡量的。
然后，人工智能系統(tǒng)也進行了相同的測試，并使用了一種基于相關性的舊算法（專門為此研究創(chuàng)建，而不是從最新的產(chǎn)品中獲得）和較新的因果算法。對于每項測試，人工智能只能報告與醫(yī)生相同數(shù)量的答案。
測試結果顯示，醫(yī)生的平均分數(shù)為 71．40％（±3．01％）；較舊的相關算法執(zhí)行的效果與普通醫(yī)生相同，達到 72．52％（±2．97％）；而新的因果算法得分為 77．26％（±2．79％），得分高于 32 位醫(yī)生、與 1 位醫(yī)生分數(shù)相同、僅比 11 位醫(yī)生的得分低。
而且，當涉及非霍奇金淋巴瘤等罕見疾病的時候，新的人工智能系統(tǒng)準確率仍勝過醫(yī)生。對于這些情況，它比舊的人工智能系統(tǒng)大約準確率高 30％。
對于這種情況，巴比倫公司科學家、研究論文主要作者 Jonathan Richens 博士介紹說：“我們采用了一種具有強大算法的人工智能系統(tǒng)，賦予它想象不同現(xiàn)實的能力，并考慮如果是另一種疾病會不會出現(xiàn)這種癥狀。在這些書面病例測試中，人工智能系統(tǒng)可以準確檢測患者產(chǎn)生疾病的潛在原因，并獲得比 70％ 醫(yī)生都高的評分�！�
巴比倫首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人 Ali Parsa 博士表示：“目前，世界上一半的人幾乎都無法獲得醫(yī)療保健服務，因此，我們需要做得更好。而人工智能系統(tǒng)在測試案例中得到的結果令人振奮�！�
他繼續(xù)補充道：“這不應被當作機器取代醫(yī)生而聳人聽聞，因為真正鼓舞人心的是，我們終于得到了能夠提高現(xiàn)有醫(yī)療系統(tǒng)的覆蓋范圍和生產(chǎn)力的工具。人工智能系統(tǒng)將是一個重要的工具，幫助我們結束醫(yī)療保健資源分配不均的不公正現(xiàn)象，并使地球上的每個人都能更容易負擔得起�！�
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