随着医学诊断越来越多地使用人工智能（AI），一项新的研究引起了人们对其长期一致性的担忧。该研究于12月20日发布，表明大型语言模型（LLMS）和基于AI的聊天机器人可能会遭受，类似于人类。
这一发现削弱了这样一种观念，即人类医生将很快被AI取代，并确定医疗诊断中可能的威胁。
AI使医疗诊断更快
AI通过迅速分析病史，X射线和其他数据集来彻底改变医疗保健，以检测异常情况，然后才能显而易见。
这些进步显着提高了诊断速度和准确性。但是，最近的一项研究表明，包括Openai的Chatgpt，Anthropic的十四行诗和Alphabet的双子座在内的AI驱动聊天机器人可能会随着时间的流逝而失去效力。现场科学。
测试AI的认知能力
为了确定AI系统是否遭受认知能力下降，研究人员利用了蒙特利尔认知评估（MOCA）测试。该测试通常由神经科医生用于评估人类的认知能力，量化包括：
- 注意力和记忆
- 语言和抽象
- 空间技能和执行功能
该测试涉及诸如从100中反复减去7个，记住读取列表中的项目，并在时钟面上标记给定时间的活动。对于人类而言，30个中有26个代表正常的认知状况，而少于这可能表明认知缺陷。
AI聊天机器人如何得分
结果BMJ研究表现出了非凡的趋势。 Chatgpt-4在30分之26中的得分最高，达到了正常认知功能的人类水平。 Gemini 1.0的成功率要少得多，得分仅为16，表明较旧版本的LLM的认知功能恶化。
AI在命名，注意力和语言测试方面表现最好，但在空间和执行功能测试方面的表现较差，尤其是延迟的回忆和抽象思维。
AI真的遭受认知能力下降吗？
虽然结果表明较旧的AI模型的性能下降，但科学家警告说，发现是观察性的。 AI如何处理数据本质上与人脑不同，因此不容易比较两者。该研究仍然表明，AI系统中可能存在缺陷，可以阻止它们在医学诊断中充分发挥作用。
主要问题之一是，AI在视觉抽象和执行功能任务方面表现不佳 - 两个对于合理的医学诊断至关重要的领域。如果AI聊天机器人无法可靠地解码复杂的视觉信息，则可能会破坏其在临床环境中的应用。
对医疗保健中AI的影响
这些结果对医学中AI的未来具有明显的影响。尽管AI是一种非常强大的工具，但在重要的诊断功能中完全依靠它的局限性需要克服。一些要点是：
AI不应替代人类医生，而应帮助他们。人工智能可以快速扫描大量数据，但是正确解释需要人干预。
定期更新和再培训是必要的。由于较旧的AI模型效率较低，因此更新LLMS对于确保准确性很重要。
AI可能需要“神经检查”。对AI本身进行认知测试的幽默想法为定期检查打开了大门，以确保持续的可靠性。
AI用户的现实检查
尽管AI在医学方面已经走了很长一段路，但这项研究提醒我们技术并不完美。 AI可能会遭受“认知下降”的建议表明，它需要对人类进行微调和监督。
