斯坦福大學(xué)近期公布了一項(xiàng)關(guān)于臨床醫(yī)療人工智能模型的深度評(píng)估結(jié)果，DeepSeek R1憑借其卓越PG電子官網(wǎng)的表現(xiàn)，在這場(chǎng)九強(qiáng)爭(zhēng)霸中脫穎而出，以66%的勝率及0.75的宏觀平均分榮膺桂冠。此次評(píng)估不僅涵蓋了傳統(tǒng)醫(yī)療執(zhí)照考試的內(nèi)容，更深入模擬了臨床醫(yī)生的日常工作環(huán)境，為評(píng)估增添了實(shí)戰(zhàn)色彩。

　　為了全面而準(zhǔn)確地評(píng)估各模型的性能，斯坦福大學(xué)的評(píng)測(cè)團(tuán)隊(duì)精心打造了一個(gè)名為MedHELM的綜合評(píng)估體系，該體系包含35項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試，廣泛覆蓋了22個(gè)醫(yī)療任務(wù)子領(lǐng)域。這一體系的科學(xué)性和實(shí)用性得到了29名來自14個(gè)不同醫(yī)學(xué)?？频膱?zhí)業(yè)醫(yī)生的驗(yàn)證與認(rèn)可。評(píng)估結(jié)果顯示，DeepSeek R1在各項(xiàng)測(cè)試中均表現(xiàn)出色，穩(wěn)定性極高，勝率標(biāo)準(zhǔn)差僅為0.10。緊隨其后的是o3-mini和Claude3.7Sonnet，它們分別以64%的勝率和0.77的最高宏觀平均分，以及64%的勝率獲得了第二和第三名的佳績(jī)。

　　值得注意的是，o3-mini在臨床決策支持方面的表現(xiàn)尤為搶眼，展現(xiàn)了其在特定醫(yī)療場(chǎng)景下的強(qiáng)大實(shí)力。而Claude系列模型，如Claude3.5和3.7Sonnet，雖然未能奪冠，但也以不俗的勝率緊隨DeepSeek R1和o3-mini之后，顯示出其在醫(yī)療AI領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)力。

　　此次評(píng)估還采用了創(chuàng)新的大語言模型評(píng)審團(tuán)（LLM-jury）方法，該方法的結(jié)果與臨床醫(yī)生的評(píng)分高度吻合，進(jìn)一步驗(yàn)證了其評(píng)估的有效性和準(zhǔn)確性。同時(shí)，研究團(tuán)隊(duì)還進(jìn)行了成本效益分析，發(fā)現(xiàn)推理模型的使用成本相對(duì)較高，更適合對(duì)精度和性能有較高要求的用戶；而非推理模型則成本較低，更易于普及和應(yīng)用。

　　斯坦福大學(xué)的這項(xiàng)評(píng)估不僅為醫(yī)療AI的發(fā)展提供了重要的數(shù)據(jù)參考，也為未來的臨床實(shí)踐提供了更多的選擇和可能性，推動(dòng)了醫(yī)療AI技術(shù)的不斷前進(jìn)。

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