微軟AI工具診斷複雜病例更精準表現勝過全科醫師

微軟公司開發的AI工具在診斷複雜醫療案例時，展現比一般全科醫師高兩倍以上的精準度，並將於急診室進行實測。此外，英國也推薦AI工具輔助攝護腺癌診斷，但專家提醒AI應作為輔助角色。同時，研究也指出部分AI醫療模型存在潛在種族偏見問題，凸顯AI應用仍需謹慎。

【記者陳思妤／綜合外電】美國軟體巨擘微軟公司（Microsoft）的最新人工智慧（AI）工具，在診斷複雜醫療案例方面的表現，已超越一般全科醫師。這項研究成果發表於《Science》期刊，並指出該AI工具的準確度是全科醫師的兩倍多。

微軟的AI模型採用獨特的「協調器」（orchestrator）機制，模擬由多位臨床專家協同診斷的過程。與傳統一次性診斷的AI模型不同，該工具能像醫生一樣，透過逐步提問、要求檢查與測試，並根據結果更新假設，持續推進診斷流程。研究顯示，此協調器模型不僅更有效率，診斷複雜病例的成本也較低。微軟研究團隊計劃下一步與貝斯以色列女執事醫療中心（Beth Israel Deaconess Medical Center）合作，在美國波士頓的急診室環境中測試這項AI工具，以評估其對患者分流的能力。

除了微軟的突破，AI在醫療領域的應用日益廣泛。英國國家衛生與保健研究所（NICE）近期便推薦了五種AI技術，可用於國民保健署（NHS），輔助醫師更準確地偵測攝護腺癌的磁振造影（MRI）影像。這些工具旨在協助放射科醫師，標示出影像中可能存在癌細胞的區域，提高診斷效率。不過，國家衛生與保健研究所的 Adrian Hayter 博士強調，這些AI工具是「輔助而非取代」醫師，最終的診斷決策仍需由專業醫護人員判斷。

然而，AI在醫療應用上也存在潛在挑戰。一份刊登在《The Lancet Digital Health》的研究指出，一個用於預測癌症患者存活率的AI模型 FAHR-Face，其預估的臉部年齡與存活率的關聯性，在黑人患者群體中並不顯著。此結果引發了AI模型可能存在種族偏見的討論，因其訓練資料及底層假設可能導致偏差。該研究的評論員 Miroslaw Bober 教授表示，AI工具仍需更多臨床驗證，並在不同醫院與患者群體中進行測試，才能確保其普適性與可靠性。

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