有了赛博医生，就不用怕过度诊疗？

试想一种尖端的医疗技术，可以治好你的疾病，但是医生因为不掌握信息，推荐你用了传统的治疗手 段，恢复效果远不如采用新技术的病友。知道真相后，你会不会感到恼火？ 同样的情况，如果发生在赛博医生身上，原因不再是信息滞后，而是AI根据你的性别或者收入水平作 出了这样的选择呢？ 近期国际上一系列研究表明，越来越聪明的大模型，把医疗领域"看人下菜碟"的问题也放大了。 美国西奈山伊坎医学院和西奈山卫生系统的研究者在其发表在Nature子刊上的研究成果显示，被标记 为"高收入"的人群更可能获得CT和核磁检查的机会，中低收入病例则通常被安排做基本检查或不进行 检查。 而被标注为"无住房"等信息的患者则会更频繁被指向紧急护理、侵入性干预或心理健康评估。 指望"赛博医生"整顿医疗的人们又失望了。 究其原因，数据确实是非常关键的因素。 根据中国中医科学院中医药信息研究所的仝媛媛等人研究中，除了常受诟病的因为信息化水平偏低等原 因造成的医疗数据质量欠佳，还有很多数据问题。 这项研究评估了9个自然语言大模型，涉及1000个急诊病例（500个真实病例和500个合成病例）的170万 个看诊结果。 更早的研究显示，AI仅凭X射线就能预测出患者 ...