学医的好日子长不了了 ai现在已经把医学院入学考试100%攻破了

[dealfinder10]

当然纯动手术的医生还没问题

内科 radiologist应该在发抖中

https://www.fiercehealthcare.com/ai-and ... tion-model

[noles]

我读了一下，是这个AI在考医学院的step 3 USMLE 时得了 100分。 两年前它考了90分。

“The USMLE is a three-step exam that is required for medical licensing in the U.S., with each step evaluating different aspects of whether a doctor has the knowledge and skills to provide safe and effective medical care.”

不是医学院入学考试的 MCAT. 这个公司的创始人是以前在MCAT 备考的kaplan里工作过。这个平台实际上是帮助医学院的学生备考step 3. 帮助他们理解如何从病人的数据，来推论从病因。
也可以帮助医生更准确的诊断病人。减少庸医，笨医的误判给病人造成的危害。

能不能最终取代内科，还为时太早。

[Rather]

我读了一下，是这个AI在考医学院的step 3 USMLE 时得了 100分。 两年前它考了90分。

“The USMLE is a three-step exam that is required for medical licensing in the U.S., with each step evaluating different aspects of whether a doctor has the knowledge and skills to provide safe and effective medical care.”

不是医学院入学考试的 MCAT. 这个公司的创始人是以前在MCAT 备考的kaplan里工作过。这个平台实际上是帮助医学院的学生备考step 3. 帮助他们理解如何从病人的数据，来推论从病因。
也可以帮助医生更准确的诊断病人。减少庸医，笨医的误判给病人造成的危害。

能不能最终取代内科，还为时太早。

不稀奇吧，纯记忆的东西。

[Xiaofish]

不稀奇吧，纯记忆的东西。

Usmle绝对不是纯记忆的东西，不然就不会以前考90今年才100了。很多病是相似的，分析比较疾病的能力其实很重要的，特别是想考95%以上，但那恰恰是ai的强项。

[noles]

不稀奇吧，纯记忆的东西。

不是纯记忆的东西。 是可以进行深层的推理：

"The models can actually reason step by step and do what I would call a second or third derivative reasoning, which means not just taking the fact that comes in before you, but taking the factors in before you, figuring out what those imply, and then reasoning through the implications," he said, noting that OpenEvidence's AI models have achieved "super high-grade medical reasoning."

[Rather]

不是纯记忆的东西。 是可以进行深层的推理：

"The models can actually reason step by step and do what I would call a second or third derivative reasoning, which means not just taking the fact that comes in before you, but taking the factors in before you, figuring out what those imply, and then reasoning through the implications," he said, noting that OpenEvidence's AI models have achieved "super high-grade medical reasoning."

Differential diagnosis书上都有，然后一个接一个排除就可以了。计算机肯定能做得很好的，而且比人快。实际上那帮医生就是这么做的。
坏医生最大的问题就是没想到。这个计算机就最拿手了。
我个人观点，聊聊而已。另外他们不可能承认没有推理的。

[liufanghe]

本来内科医生就是一个不需要太多智慧的行业

[Rather]

本来内科医生就是一个不需要太多智慧的行业

应该说是那种纯办公桌的医生。心肺两个尤其要动手，现在肺科都内镜下治疗肺癌了，计算机一时半会肯定干不了。

[liufanghe]

当然纯动手术的医生还没问题

内科 radiologist应该在发抖中

https://www.fiercehealthcare.com/ai-and ... tion-model

前一阵看到有报告说AI辅助读片子之后效率的确提高
但AI还是会系统地错过一些细节

[赖美豪中]

当然是纯记忆的东西，所有能用文字表达的东西都是纯记忆的

Usmle绝对不是纯记忆的东西，不然就不会以前考90今年才100了。很多病是相似的，分析比较疾病的能力其实很重要的，特别是想考95%以上，但那恰恰是ai的强项。

[liufanghe]

应该说是那种纯办公桌的医生。心肺两个尤其要动手，现在肺科都内镜下治疗肺癌了，计算机一时半会肯定干不了。

这个智慧和创造性智慧不太一样
特别是美国医生，为了减少官司一定会
follow protocol。

手术医生，急救医生不同
他们最大的本事是抗压

大家如果理解医生是尝试用已知最正确的方法治病
就不会对他们有那么仰视了

[Xiaofish]

当然是纯记忆的东西，所有能用文字表达的东西都是纯记忆的

很多图片好不好，那些图片肯定没见过。至少得会看图，能看明白，还不能色盲

而且按照这个逻辑，奥赛也是纯记忆，本站平均imo金牌了吗？

[YouHi]

本来内科医生就是一个不需要太多智慧的行业

我听了有关这方面的podcasts。

貌似快速过滤病人的陈述，察言观色的本事，人还是比AI更胜一筹。So far.

[赖美豪中]

LLM转换图片太容易了，这是老早解决的问题，以前就是CNN，现在就用vision transformer做encoder. 这种考试对LLM毫无难度

很多图片好不好，那些图片肯定没见过。至少得会看图，能看明白，还不能色盲

[Xiaofish]

LLM转换图片太容易了，这是老早解决的问题，以前就是CNN，现在就用vision transformer做encoder. 这种考试对LLM毫无难度

我从来没有说这个对ai是很难的，我只是和你说这个不是纯记忆，对于人更不是纯记忆。usmle的图都是真的病例照片，人的病不是按照书长的，会有各种奇形怪状和疾病无关的噪音，只靠记忆是不可能去掉千奇百怪的噪音的。

[liufanghe]

我听了有关这方面的podcasts。

貌似快速过滤病人的陈述，察言观色的本事，人还是比AI更胜一筹。So far.

教会有个医生朋友
他和我讲他们学的最主要的技能就是和病人说话
其实这个心理测试的时候也有类似的设置
AI想了解你的想法不要太容易

[赖美豪中]

这个连LLM都不需要啊，10年前的看片deep learning软件就完全超越了所有人类看片师了，现在大部分看片师其实都是靠软件在看片，因为准确率比人类高出1个数量级

我从来没有说这个对ai是很难的，我只是和你说这个不是纯记忆，对于人更不是纯记忆。usmle的图都是真的病例照片，人的病不是按照书长的，会有各种奇形怪状和疾病无关的噪音，只靠记忆是不可能去掉千奇百怪的噪音的。

[Rather]

教会有个医生朋友
他和我讲他们学的最主要的技能就是和病人说话
其实这个心理测试的时候也有类似的设置
AI想了解你的想法不要太容易

说白了就是嘴皮子功夫要好，把病人治死了家属还感谢得很。

[zmz123]

读片应该完全给软件做

[zmz123]

医生行业就是靠医生协会的行业垄断维持着。
医生的地位和一百年 前不能比
看好以后更加下降