。研究揭示了医生思维方式的局限，强调了诊断不仅仅是模式识别，还涉及复杂的解释和背景考量。人工智能在疾病诊疗中的应用引发了对医生角色和诊断本质的深刻思考。
人工智能(AI)正在挑战医学科学的核心，就像听诊器和X光技术曾经彻底改变了医学实践一样。最近发表的诸多研究论文显示，ChatGPT-4在疾病诊断推理上超越了大多数医生，其准确率达到90%，而普通医生即便是与GPT合作，也仅能达到76%。这一验证结果引发了国际医学界对AI助手角色的深思。
研究表明，AI作为辅助工具，可以提供更精准的诊断推理，并有助于解释复杂的医疗和疾病情况。然而，许多医生仍然固守自身的直觉判断和经验，未能充分利用AI的分析能力。
事实上，在过去几百年的医疗工具的引入过程中，如听诊器、X光和电子健康档案(EHR)，都经历了类似的受阻过程，然而，最终成为了现代医学实践的一部分，甚至是核心内容。
医学科学不仅仅是识别疾病模式或匹配症状与疾病治疗方案，精确诊断疾病还涉及解释患者所能够理解的文化背景和社会因素。AI可以在识别疾病模式方面超越人类医生，但在理解患者整体情况上仍然需要人类医生的判断。因此，未来的医学教育应更加强调人文技能，培养医生在AI时代的整合与解读能力。
AI的价值在于提升临床医生的精准诊断能力，而非取代医生。关键在于如何合理融合AI与临床医学实践，让AI技术成为临床医生的得力助手，而不是职业“威胁”。
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