四倍碾压人类医生的AI医疗神器，背后的代价是近4万元的检测费！
最终成功将单例预估检查费用近乎减半，从无预算限制时的5431美元降至2241美元，诊断准确率仍能保持在80.9%；最极限的情况能把预算打到1303美元，准确率仍能保持79.6%。
研究显示，MAI-DxO在安排首次诊断检测前平均会提出25.5个问题，而参与研究的医生平均只提出5.6个问题。
这使得该系统在选择检查项目之前能够收集更多的患者病史信息，核心优势是能够在复杂、不完整的信息下，持续调整诊断思路。
除了成本之外，MAI-DxO距离真正走进临床，也还有很长一段路要走。 首先，现有评测主要基于文本病历，尚未充分覆盖医学影像、病理切片及其他多模态临床数据。真实诊疗中，医生往往需要综合患者的主诉、体征、化验结果和影像资料，才能逐步缩小诊断范围。 评测也规避了真实问诊中的难题，比如病史信息不全、病史描述有误。急诊数据集虽然取自常规入院记录，但所有病例都已有明确确诊结论；基准集中不包含健康人群、轻症良性就诊案例。 此外，参与比较的医生独立完成病例，未能充分体现日常诊疗中可能采用的同事会诊等协作方式。 而微软也宣布，下一步将与波士顿的Beth Israel Deaconess Medical Center 合作，在医院环境中开展前瞻性研究，让患者直接与系统交互，并将系统表现与医生的独立评估进行比较。
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