颠倒医生-AI 关系：由大语言模型驱动的全流程临床诊断
人工智能
2025-08-15 v1 计算工程、金融与科学
计算与语言
摘要
现实中的全流程临床诊断涵盖了从仅伴有模糊主诉开始的整个诊断工作流程。尽管人工智能（AI），特别是大语言模型（LLM），正在变革临床诊断，但其角色仍主要是医生的助理。这种AI辅助的工作模式使得AI只能在诊断过程中特定部分回答特定医学问题，却缺乏从模糊主诉驱动整个诊断过程的能力，这仍严重依赖人类医生。这一差距限制了AI完全减轻医生负担并提升诊断效率的潜力。为此，我们提出一种范式转变，颠倒医生与AI的关系：将AI重新定位为主要指挥者，使医生成为其助理。我们 presented DxDirector-7B，这是一个具备先进深度思考能力的大语言模型，使其能够以最小的医生参与驱动全流程诊断。此外，DxDirector-7B 建立了针对误诊的 robust accountability framework，界定了AI与人类医生之间的责任。在全流程诊断情境下的稀有、复杂和真实世界案例评估中，DxDirector-7B 不仅在诊断准确性方面显著优于现有最先进的医学LLM以及通用LLM，还大幅降低了医生的工作负担。细致的分析跨越多个临床科室和任务，验证了其有效性，专家评估表明其有潜力可用作医学专家的可行替代品。这些发现标志着一个新时代的来临：AI 传统上是医生的助理，如今驱动整个诊断过程，从而大幅降低医生的工作负担，表明这是一个高效且准确的诊断解决方案。
引用
@article{arxiv.2508.10492,
title = {Reverse Physician-AI Relationship: Full-process Clinical Diagnosis Driven by a Large Language Model},
author = {Shicheng Xu and Xin Huang and Zihao Wei and Liang Pang and Huawei Shen and Xueqi Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.10492},
year = {2025}
}
备注
39 pages