中国科学报讯2月6日，两项发表于《当然-健康》的接洽标明MILAN SPORTS，资本便宜的大说话模子（LLM）八成在医疗资源有限的地区提高会诊奏效能。在卢旺达和巴基斯坦的卫生保健环境中，其进展致使进步了落魄不羁的临床大夫。

在卢旺达，聊天机器东谈主在各项评揣度划上的得分均进步当地临床大夫；而在巴基斯坦，使用LLM接济会诊的大夫平均会诊推理得分为71，而使用传统资源的大夫得分为43。

“这些论文突显了LLM可助力中低收入国度临床大夫提高照顾水平。”英国牛津大学东谈主工智能（AI）伦理接洽所的CarolineGreen说。

在医学边界，LLM不仅能通过医学接洽生的水平考试，还能匡助临床大夫进行会诊。不外，这些均为受控基准测试中的进展。那么，在无法查对谜底、患者繁密且资源有限的真确环境中，LLM进展究竟怎么呢？为找到谜底，两个孤苦接洽团队分辨在卢旺达与巴基斯坦进行了接洽。

在卢旺达，接洽东谈主员测试了LLM能否在4个卫生资源匮乏地区为患者提供准确的临床信息。“这些地区濒临医护东谈主员短缺问题，无法接诊一齐患者，无数患者由培训不及的社区使命者来接诊和分诊。”该接洽作家、非渔利性国外健康组织PATH的首席AI官BilalMateen说。

Mateen团队让当地约100名社区卫生使命者编制了一份包含5600个临床问题的清单，均为患者最常建议的问题。接洽东谈主员将5个LLM对其中约500个问题的复兴，与经由培训确当地临床大夫的复兴进行了对比。成果败露，在11个评价策动上，总计LLM的进展均优于当地大夫。此外，LLM还可使用卢旺达语复兴约100个问题。

Mateen暗示，与东谈主类比拟，LLM还有另一个上风——可全天候经受社区健康使命者的揣测。此外，LLM资本便宜——大夫的用度为5.43好意思元、顾问为3.80好意思元，而LLM用英语复兴的资本为0.0035好意思元、用卢旺达语复兴的资本为0.0044好意思元。

但好意思国贝斯以色列女执事医疗中心的临床和AI接洽员AdamRodman对将LLM与东谈主类进展进行比较捏怀疑气派，以为基于书面谜底的评估机制更相宜量度模子性能，米兰对东谈主类进展则不那么灵验。

在巴基斯坦，由拉合尔处分科学大学的议论机科学家IhsanQazi指引的接洽团队，对LLM在真确环境中的运用进行了接洽。成果发现，在穷乏医学民众、患者数目渊博、会诊荒唐率高的巴基斯坦，LLM不错提高会诊准确性。

Qazi团队进行了一项立地对照考验——58名执业医师经受了20小时培训，学习怎么使用LLM来接济会诊患者症状，并警惕要津可能出现的荒唐或“幻觉”。成果标明，在审查临床病例时，探问GPT-4oLLM的大夫的会诊准确性评分权贵高于仅使用生物医学数据库PubMed和互联网的大夫。

分析发现，LLM得分致使高于由其接济的大夫，但也存在例外——在31%的病例中，大夫进展优于AI的中位数进展。“这些病例多触及临床警示特征、配景要素，而这恰是LLM所遗漏的。”Qazi说。

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Qazi预测，上述接洽成果也适用于其他国度，但仍需使用不同模子开展叠加考证。

Green请示，LLM存在偏见和患者数据覆盖性问题，需高度警惕，毫不可领受由LLM提供的单方面医疗保健理念。Qazi则警戒，对AI的依赖可能导致大夫不加质疑地经受有弊端的谜底，如接洽中发现的遗漏临床警示特征、配景要素等案例。（徐锐）

相干论文信息：

https://doi.org/10.1038/s44360-025-00038-1

《中国科学报》(2026-02-10第2版国外)MILAN SPORTS