美国一项研究测试了20多种主流AI大模型（如ChatGPT、Gemini、Claude）的疾病诊断能力。结果显示：仅根据患者描述的初步症状和体征进行判断时，AI给出的可能疾病清单中约80%存在错误。但如果患者能提供血液检查、影像报告等具体检测结果，AI最终诊断出错的比例可降至约40%。研究指出，AI依赖完整、准确的医疗信息才能提升诊断可靠性；在缺乏检验数据的情况下，其建议不具备临床参考价值。
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研究发现ai大模型错误率达80%