IT之家 5 月 4 日消息，据《财富》杂志 4 月报道，2016 年，“AI 教父”杰弗里 · 辛顿在多伦多一场机器学习会议上预言，AI 很快会终结放射科医生这一职业。 辛顿当时甚至表示，人们应该停止培训新的放射科医生，因为在 5 年内，最多 10 年内， AI 完成同类任务的表现会超过人类医生 ，这一点“完全显而易见”。“如果你是一名放射科医生，你就像那只已经冲出悬崖边缘、但还没有往下看的郊狼。” 多年来，辛顿等科技专家之所以认为放射科医生会被 AI 取代，是因为诸如阅片和写报告等放射科医生部分工作看起来 高度流程化、重复性强 。 然而据《纽约时报》报道，辛顿去年也淡化了自己当年的激进判断，澄清当时谈的是图像分析。未来放射科医生会与 AI 协作，从而提高效率和诊断效果。 弗吉尼亚大学经济学家、工商管理学教授克里斯托夫 · 赫普弗表示，过去 10 年，美国执业放射科医生数量 增长了约 10% 。“实际上，我们现在非常缺放射科医生。所以现实发生的情况， 正好与这个预测完全相反 。” 围绕 AI 取代人类工作的讨论仍然不断。一些科技公司都曾把 AI 作为裁掉数千名员工的理由之一。Anthropic CEO 达里奥 · 阿莫代伊也警告，AI 可能在 5 年内消灭一半初级白领岗位。 然而，放射科医生仍然供不应求。放射科医生招聘网站 radboard.io 的报告显示，截至 3 月，放射科医生活跃招聘岗位 约有 4333 个 ，平均每个岗位需要 130 天才能招满。Medscape 研究显示，短缺也推高了薪酬，截至 2025 年，放射科医生 平均年薪达到 57.1 万美元 （IT之家注：现汇率约合 390.3 万元人民币），同比增长 9%。 多年前，AI 专家曾宣称放射科职业即将消失；最近，一些科技领袖的口风已经发生变化。英伟达 CEO 黄仁勋上月在 Dwarkesh 播客中表示，放射科末日论者把“阅片”这项任务和整个放射科医生职业混为一谈。 奈飞联合创始人里德 · 哈斯廷斯上月晚些时候在 Possible 播客中也表示，放射科医生说明，即使某些工作受到 AI 影响，也不一定会被完全取代。“我们总会被那些 AI 消灭一切的情景吸引。 可放射科并没有发生这种事 。也许未来会发生，但过去 5 年没有发生。” 赫普弗认为，即使 AI 自动化了阅片和报告撰写，医生也只是会 把更多时间转向其他任务 。“像医生这样的复杂工作由许多子任务组成。即使你能自动化其中一两项，也只是扩大了你花在其他任务上的时间。除非 AI 完全能够完成全部任务，否则工作本身不会消失。” 影像检查需求增加，也让放射科医生更加忙碌。部分已经获得 FDA 批准的 AI 工具，让影像检查生成更便宜、更快，也进一步推高了检查数量。《美国放射学会杂志》数据显示，2018 年至 2025 年初， 放射科病例量激增 25% 。 RadAI 联合创始人、前急诊放射科医生杰夫 · 张认为：“放射科医生每年要完成的检查数量不断上升，报销却持续下降，他们真的非常非常容易倦怠。” 杰夫 · 张对此有切身体会。2018 年创办 RadAI 之前，他曾连续 10 年在每个夜班阅读 150 到 200 项影像检查。RadAI 的 AI 工具并不是为了取代放射科医生，而是通过自动生成放射科报告的结论部分，帮助医生每个班次 节省近 1 小时 。 一线放射科医生也认为，AI 无法模拟临床工作中的人性部分。得克萨斯州介入放射科医生托尼 · 莱因克表示，AI 无法提供同情、共情 ，也无法给出医生与患者交流时的非语言反馈。“ 电脑不能在患者哭泣时握住患者的手，也不能递给患者一张纸巾。 ” 莱因克担心，AI 会完全取代放射科医生的舆论炒作，可能会吓退医学生。她表示，放射科是竞争最激烈的项目之一，也是美国医学体系中住院医师培训时间最长的项目之一，通常根据专业方向不同持续 5 年到 6 年。即使 AI 恐惧缺乏充分依据，也可能进一步加剧放射科医生短缺。 赫普弗表示，放射科带来的启示并不局限于医学。会计行业也经历过类似情形。20 世纪 90 年代，外界曾认为电子表格软件会消灭会计。结果， Excel 消除了会计常规数字计算任务，让会计转向更复杂的咨询工作 。“只要 AI 没有实现某种量子跃迁，变成所谓通用人工智能，只要这种极端情景没有发生，从中期看，大多数工作可能会相当安全。我认为，这就是我们可以从放射科医生身上学到的教训。”
IT之家 5 月 2 日消息，当地时间 5 月 1 日，据外媒 TechSpot 报道，AI 正开始进入医学中最难的一类场景：信息不完整时如何作出正确的判断。《科学》期刊一项新研究显示，OpenAI 的一款推理模型在真实临床病例中接受测试后，在诊断患者和制定治疗方案方面 达到人类医生水平 ，很多情况下甚至表现更好。 这项研究由哈佛医学院和贝斯以色列女执事医疗中心研究人员完成。与传统受控基准测试不同，研究重点放在真实临床环境下的表现，也就是模型面对不完整、不规整、不断变化的医疗信息时能否作出有效判断。 其中一个病例中，一名患者因肺栓塞进入急诊科。治疗后一度好转，随后病情再次恶化。医生最初怀疑药物没有发挥作用。AI 模型则基于当时同样可获得的电子健康记录， 提示患者可能有狼疮病史 。 据悉，狼疮是一种自身免疫性疾病，可能导致心脏炎症。后续结果证明，模型给出的方向是正确的。 研究团队在多个诊疗环节测试了这个模型，从急诊分诊到住院阶段都有覆盖。每一步中，模型都 只能使用当时已经掌握的信息 。总体结果显示，在相同限制条件下，模型表现 超过了两名经验丰富的医生 。 贝斯以色列女执事医疗中心临床研究人员、研究作者之一亚当 · 罗德曼表示：“对我来说，最大的结论是，它能处理急诊科那些混乱的真实世界数据。它能在真实世界中用于诊断。” 研究人员还使用《新英格兰医学杂志》临床病例报告，以及其他标准化诊断挑战来测试模型。这类病例主要考察复杂诊断推理能力。结果显示，模型 再次超过了作为对照的一大组医生 。 参与研究的哈佛医学院生物医学信息学助理教授拉杰 · 曼赖表示：“模型表现超过了我们规模很大的医生基准组。” 不过，这项研究也有重要限制。模型 完全依赖文本病历，没有处理影像、声音和非语言线索 ，而这些信息在真实临床工作中非常关键。即便如此，它在不确定条件下的表现仍比早期系统更强，尤其是在鉴别诊断中更突出。鉴别诊断要求医生同时考虑多种可能疾病，再逐步排除和收窄范围。 作为对比，过去的大模型在病例信息模糊或不完整时，经常难以稳定推理。 外部专家认为，这项进展确实重要，但真正落地仍有很多问题。 研究作者同样强调，这项研究并没有证明 AI 应该取代医生，仅仅说明 AI 有机会成为临床决策支持工具 ，尤其适用于急诊这类节奏快、时间紧、信息不完整的场景。曼赖说：“我认为，这确实意味着我们正在见证一场非常深刻的技术变化，它将重塑医学。” 真正困难的下一步，是把这类系统放进真实临床环境中接受测试。研究人员需要设计严谨试验，不只看模型答得准不准，还要看它是否真正改善患者结局。赖希表示：“设计这类试验是一个非常有挑战性的过程，但这项研究正是一个非常合适的行动号召。”
IT之家 4 月 23 日消息，OpenAI 于当地时间 4 月 22 日宣布推出 ChatGPT 临床医生版本，这是一种旨在支持临床任务的版本，如文档和医学研究，使临床医生能够专注于提供高质量的患者护理。OpenAI 在美国开始，所有认证的医生、护士执业医师、医师助理或药剂师都免费使用。 据官方介绍，美国医疗体系如今承受着极大的压力。临床医生被要求在管理日益增长的行政需求和快速扩展的医学研究体系的同时，照顾更多患者。许多人已经开始依赖像 ChatGPT 这样的 AI 工具来支持。根据 2026 年由美国医学会数据，医生对人工智能的使用现已达到历史最高， 72% 的医生表示他们现在在临床实践中使用人工智能 ，较去年的 48% 有所上升。如今，全球数百万临床医生每周都使用 ChatGPT 支持他们的临床护理，应用于护理咨询、写作与文档以及医学研究等。过去一年，临床医生使用 ChatGPT 的比例翻了一番多。 OpenAI 的团队与数百位医生顾问合作，指导并提升了 ChatGPT 临床医生的能力，确保它们支持关键的临床应用场景。 临床医生用的 ChatGPT 包括： 针对复杂临床问题的高级 AI 模型：免费访问我们当前的前沿医疗模型，帮助更可靠地处理问题、研究和文档。 实现可重复临床工作流程的技能：将常见工作流程转化为可重复使用的技能，使 ChatGPT 每次都能遵循相同的步骤，处理转诊信、事先授权和患者指示等任务。 可信的临床检索：通过实时、基于数百万权威、同行评审医学来源的证据，以更快速、更自信的方式推理案例。 跨医学期刊进行深入研究：将医学文献综述交由 ChatGPT，选择你信任的来源，必要时引导研究方向，让它在几分钟内编制出全面且引用良好的报告。 来自真实临床问题的 CME：当你在 ChatGPT 中研究临床问题时，合格的证据审查可以自动计入继续医学教育学分 —— 无需单独课程或额外文件。 HIPAA 合规的可选支持：许多临床任务不需要 PHI，但如有需要，符合条件的账户可通过业务合作伙伴协议（BAA）获得 HIPAA 支持。 账户安全与隐私：对话不用于训练模型，且多因素认证等保护措施有助于保护敏感工作安全。 IT之家从官方公告获悉，OpenAI 一直在提升 ChatGPT 在健康场景中响应的安全性和准确性。OpenAI 的医生顾问持续审查模型回应，并就质量、推理、可信度和安全性提供反馈。迄今为止， 他们已审查了超过 70 万个模型响应 ，反映了临床医生和患者在现实世界中如何使用 ChatGPT；每隔几分钟，医生会审查一个新的模型反应。OpenAI 的模型在第三方评估中被评为实际医疗应用中表现最优的系统。 这种严谨性也影响了 ChatGPT 临床医生的发展。在发布前，医生顾问在日常工作中测试了 6,924 次对话，涵盖临床护理、文档和研究。总体而言， 医生们将 99.6% 的回答评为安全且准确 。在 355 个例子中，每个案例有三位独立医生指定了真实引用，临床医生 ChatGPT 引用这些来源的频率高于人类医生。即便如此，ChatGPT 临床医生旨在为临床医生提供信息支持，而不是取代他们的判断力或专业知识。 今天，OpenAI 还要介绍 HealthBench 专业版，一个针对真实临床人员聊天任务的开放基准，涵盖三个用例： 护理咨询、写作与文档以及医学研究 。基于 HealthBench 对健康对话的更广泛评估，它利用医生撰写的对话和评分标准、多阶段医生裁决以及细致的数据过滤，来衡量常见临床医生聊天中的表现和安全。 HealthBench Professional 示例因其质量、代表性和难度被选中，以便持续测量进展。大约三分之一的例子涉及医生有意“红队”，即试图在我们的模型中发现问题，在 OpenAI 选择的数据集中，最难进行的对话是模型的 3.5 倍。 OpenAI 通过 ChatGPT 报告临床医生及跨模型的结果。作为一个强有力的基础，OpenAI 要求人类医生在其专科内，拥有无限时间和网络访问，自行生成回答。OpenAI 发现，ChatGPT for Clinicians 工作空间中的 GPT-5.4 表现优于基础 GPT-5.4、所有其他 OpenAI 和外部模型，以及人类医生。
36氪获悉，平安好医生公布2026年一季度业绩报告。报告显示，公司录得总收入11.59亿元，同比增长9.1%；净利润0.79亿元，同比增长138.4%；经调整后净利润达0.84亿元，同比增长45.8%。