斯坦福大學(xué)近期公布了一項關(guān)于臨床醫(yī)療人工智能模型的深度評估結(jié)果，DeepSeek R1憑借其卓越PG電子官網(wǎng)的表現(xiàn)，在這場九強爭霸中脫穎而出，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，為評估增添了實戰(zhàn)色彩。

　　為了全面而準(zhǔn)確地評估各模型的性能，斯坦福大學(xué)的評測團隊精心打造了一個名為MedHELM的綜合評估體系，該體系包含35項基準(zhǔn)測試，廣泛覆蓋了22個醫(yī)療任務(wù)子領(lǐng)域。這一體系的科學(xué)性和實用性得到了29名來自14個不同醫(yī)學(xué)?？频膱?zhí)業(yè)醫(yī)生的驗證與認(rèn)可。評估結(jié)果顯示，DeepSeek R1在各項測試中均表現(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。

　　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)療場景下的強大實力。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)域的競爭力。

　　此次評估還采用了創(chuàng)新的大語言模型評審團（LLM-jury）方法，該方法的結(jié)果與臨床醫(yī)生的評分高度吻合，進一步驗證了其評估的有效性和準(zhǔn)確性。同時，研究團隊還進行了成本效益分析，發(fā)現(xiàn)推理模型的使用成本相對較高，更適合對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)的這項評估不僅為醫(yī)療AI的發(fā)展提供了重要的數(shù)據(jù)參考，也為未來的臨床實踐提供了更多的選擇和可能性，推動了醫(yī)療AI技術(shù)的不斷前進。

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