最考验医生的急诊分诊，AI反而更准了。
最近哈佛出了个研究，他们拿了波士顿一家大型教学医院的79个真实急诊病例，让AI和医生看同样的病历文本，各自给出给出第二诊疗意见。在信息最少、压力最大、最考验人的急诊分诊阶段，o1准确率65.8%，两位主治医师分别是54.4%和48.1%。
AI 赢了。
这说明AI在“读病历、做推理、列鉴别诊断”这件事上，已经非常强了。
你想想看，医生一辈子能见到的病例、读过的文献是有限的，但模型吸收的是海量医学知识；再加上研究中采用的了Open AI o1这类模型，补足了多步骤推理能力。于是医学这种知识体系清晰、答案可验证的领域，也变成了AI最容易爆发的地方。
但也别被“超过人类”四个字带偏。
真实看病不是只看文字。医生还要观察病人脸色、呼吸、疼痛状态，要听诊、触诊，还要和家属沟通，考虑医院床位、设备、费用。这些信息很多根本不会写进数据库。AI 在文本化的临床推理上确实很强，但离独立坐诊还差得远。
我反而觉得，这项研究真正的价值，更可能在基层和急诊。尤其是医生短缺的地方，AI做“第二意见”非常有意义：医生先判断，AI再补一份鉴别诊断，提醒有没有漏掉的危险可能。它不是替代医生，而是给医生多一个不会疲劳、知识面极广的助理。
所以，别急着喊医生失业了。