能夠理解因果關(guān)系的AI醫(yī)生來了，實現(xiàn)比醫(yī)生更精準的診斷
人工智能診斷廣受好評
巴比倫醫(yī)學部副主任兼全科醫(yī)生 Tejal Patel 博士說：“我很高興有一天，這種 AI 可以幫助我和其他醫(yī)生減少誤診，并騰出時間幫助我們專注于最需要護理的患者身上。我期待這類工具成為標準工具，提高我們現(xiàn)有的工作水平�！�
巴比倫首席科學家 Saurabh Johri 博士補充道：“有趣的是，我們發(fā)現(xiàn)人工智能和醫(yī)生相輔相成，在較困難的情況下，人工智能的得分比醫(yī)生更高，反之亦然。此外，該算法對更容易誤診、更嚴重的罕見疾病尤其有效�！�
前巴比倫公司成員，UCL 名譽講師 Ciaran Lee 博士說：“因果機器學習方法使我們能夠提出更豐富、更自然的醫(yī)學問題。這種方法具有巨大的潛力來改善當前的所有其他癥狀檢查程序，但是它也可以適用于醫(yī)療保健和其他領(lǐng)域的許多其他問題，這就是為什么因果人工智能如此引人注目，因為它具有普遍性�！�
然而，Gilligan Lee 也認為，醫(yī)生可能更擅長于發(fā)現(xiàn)更常見的問題。他計劃為該系統(tǒng)尋求監(jiān)管部門的批準和臨床驗證，目的是將其放入一個應(yīng)用程序中，患者可以從中獲取有關(guān)癥狀的信息和治療的建議。
英國伯明翰國民健康保險基金會信托基金會（University Hospitals Birmingham NHS Foundation Trust）的 Xiaoxuan Liu 表示：“他們在很大程度上描述了一種新的解決問題的技術(shù)途徑。論文中的方法論非常好，而且這項技術(shù)確實顯示出一些希望�！�
Liu 認為，該系統(tǒng)在罕見病診斷方面的表現(xiàn)優(yōu)于醫(yī)生這一事實令人振奮，盡管她警告說，該系統(tǒng)仍處于早期階段，病例數(shù)量相對較少�！拔覀冃枰纯此F(xiàn)實世界的病例中是如何起作用的，在這些病例中，病史并不是十分清楚的，有時可能是多種疾病相互作用的結(jié)果，這些病例對于該系統(tǒng)來講將是一項挑戰(zhàn)�！�
總的來說，這項技術(shù)為醫(yī)生與人工智能之間的未來合作鋪平了道路，這將加快醫(yī)生的診斷速度，并進一步提高診斷的準確性，為臨床醫(yī)生騰出時間來改善患者的狀況，并提升患者的體驗。此外，它有可能擴大臨床醫(yī)生的工作，并繼續(xù)推動為患者提供更好的醫(yī)療保健系統(tǒng)。
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