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Reddit 社区讨论微软 MAI-DxO 在特定诊断基准上的准确率高于普通内科医师
Microsoft’s Sequential Diagnosis with Language Models Outperform Physicians
导读
微软 MAI-DxO 在交互式诊断基准上的准确率高于普通内科医师，分别达到 83.2% 和 80.3%，后者为 36.1% 和 46.8%。系统从主诉出发逐步追问、选择检查并评估诊断成本；论文于 2026-10-22 发表于 Science，DOI 为 10.1126/science.aeh7930。
讨论归纳
r/medicine 帖介绍微软 MAI-DxO（Sequential Diagnosis with Language Models）登 Science（2026-10-22，doi:10.1126/science.aeh7930）：系统从主诉出发交互式追问、开检查，在 NEJM CPC 病例达 83.2% 准确率、MIMIC-IV-ED 达 80.3%，成本低于人类应答。评论激烈：u/clementineford 称诊断从非临床难点、嘲 House 式想象；u/StrebLab 质疑 AI 成本由资本补贴未普惠患者；u/dondon151、u/WizardlyJ 指出基准仍近 sanitizied vignette、人类对照基线偏低。事实：论文真实发表于 Science（✔）；超越医师结论依赖特定基准、临床落地与责任归属仍争议（⚠）。
核验 ✔
推荐理由
对照数据列出模型与普通内科医师在两类病例上的准确率，并呈现基准真实性和人类基线偏低等质疑，便于判断性能差异的适用范围。
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