用于诊断疾病的新人工智能软件研究

大语言模型（LLM）和在其基础上开发的聊天机器人（如ChatGPT和DeepSeek）的发布改变了我们使用人工智能的方式。这些大语言模型是生成式人工智能的基础，可以根据提示词生成新的数据和信息。只要给出正确的提示和情境，我们就能利用这些模型创作艺术作品、故事和编写报告。

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那么，人工智能是否能应用于医疗领域，帮助诊断疾病呢？它们的准确性如何？本文将对此展开探讨。

利用人工智能诊断乳腺癌

谷歌旗下的DeepMind Health与帝国理工学院合作，共同开发出一套用于检测乳腺癌的人工智能系统。通过测试发现，该系统可以从乳房X线摄影中更准确地检测出乳腺癌，受试对象包括英美两国近29,000名妇女。瑞典一项涉及105,934名妇女的随机对照临床试验则显示，另一套人工智能辅助筛查系统提高了乳腺癌的检出率。

利用人工智能诊断帕金森病

麻省理工学院（MIT）的研究人员开发了一款人工智能软件，可以通过分析使用者的夜间呼吸来检测帕金森病。他们开发的设备通过无线电波采集使用者的呼吸模式信息，这些信息随后会交由人工智能进行分析，从而实现高置信度的疾病风险检测，有助于评估病情严重程度和进展情况。

利用人工智能诊断阑尾炎

电脑断层（CT）扫描通常用于辅助医师诊断阑尾炎。然而，由于资源有限或面临辐射风险，这一技术的普及程度有限。最近，医院已开始使用人工智能软件检测急性阑尾炎，以减少不必要的手术治疗。

总之，提供医疗保健信息的人工智能软件通常需要经过大量数据训练，后续的验证阶段也必不可少。人工智能算法只有在使用正确类型的数据集进行训练后，于临床工作流程的适当阶段参与诊断，并经过应用于真实患者的大量临床研究，才可能比人类医生更准确有效地诊断疾病。 

每个人都有独特的生物特征、临床参数和健康特征。使用人工智能聊天机器人或人工智能软件自行诊断疾病具有一定危险性，可能导致误诊和延误寻求适当治疗的时机。因此，必须由人类医生作出最终诊断，并为患者提供正确的治疗。

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