4月21日，据快科技报道，大阪都会大学医学研究生院研究显示，生成式AI在医疗诊断中的平均准确率达52.1%，与非专家医生相当，但比专家医生低15.8%。研究分析了GPT-4、Llama3 70B、Gemini 1.5 Pro和Claude 3 Sonnet等主流AI模型，其中GPT-4应用最广。AI在皮肤科诊断中表现优异，得益于图像识别能力，但在泌尿科领域的可靠性仍需更多数据验证。研究认为，生成式AI有潜力辅助医疗诊断，尤其在医学教育、非专家医生支持及资源匮乏地区的诊断中可发挥作用。未来，随着技术进步，AI与专家医生的诊断差距有望缩小。

4月21日，大阪都会大学医学研究生院的研究显示，生成式AI在医疗诊断中的平均准确率为52.1%，与非专家医生相当，但低于专家医生15.8%。研究团队分析了83项涉及GPT-4、Llama3 70B等模型的研究，发现AI在皮肤科表现突出，但在泌尿科的数据有限。AI可辅助医学教育和资源匮乏地区的诊断，但其透明度和偏见问题需解决。研究呼吁未来在更多复杂临床场景中验证AI性能，并强调其在医学培训中的潜力。尽管AI展现潜力，但涉及复杂病例时仍存挑战，医生失业风险尚不确定。

新研究显示，OpenAI的o1-preview AI模型在诊断复杂医疗案例方面表现优于人类医生。研究发现，o1-preview正确诊断了78.3%的测试案例，在特定案例对比测试中的准确率高达88.6%，显著高于GPT-4的72.9%。使用R-IDEA评估标准，o1-preview在80个案例中取得78个满分，而经验丰富的医生和住院医生分别只在28和16个案例中获得满分。在复杂案例得分中，o1-preview得分86%，远超使用GPT-4的医生（41%）和使用传统工具的医生（34%）。不过，研究者指出测试存在局限性，且o1-preview的诊断测试成本较高。此研究由哈佛医学院和斯坦福大学团队完成，发布时间为12月25日。

【摘要】 11月14日，国家卫生健康委、国家中医药局、国家疾控局联合发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，明确13类人工智能在医疗领域的应用，包括医学影像智能辅助诊断、手术智能辅助规划及智能就医咨询等。指引强调全流程应用，如智能预问诊，通过采集病史信息辅助生成电子病历，提升诊疗效率。AI医疗诊断领域持续火热，美股Tempus AI和Waystar涨幅显著，港股平安好医生、医渡科技表现亮眼。中国病理医生缺口巨大，AI病理诊断可大幅提升效率。上海近日出台方案，推进人工智能与医疗全流程融合，加速应用新场景落地。A股布局医疗诊断领域AI的上市公司有科大讯飞、思创医惠等。（219字）

标题：人脸识别技术新进展：疾病诊断与健康管理 正文： 近期研究揭示，通过热成像技术扫描面部，可精准检测高血压、糖尿病、脂肪肝等慢性疾病。北京大学研究团队开发的人工智能系统，利用面部热像图，不仅能评估健康状况和预测衰老，未来有望用于心血管疾病检测。 以往，此类技术被视为实验室成果，但其实科学家们早有研...