的，误诊，漏诊，无法确诊，都有可能。
而这个过程，若是用成熟的AI大模型来处理，会直接根据指南和患者状况，进行分析，分析出各种疾病的可能性，会第一时间排除通风误诊问题，然后开一系列检查。
这样患者在当地就可以做，根据检查结果，排除风湿性关节炎，强直，AI大模型给出后续诊断。
这样效率更高，患者成本也更低，只需要去当地医院或者检验中心抽血拍片，两个小时搞定，就抵得上张三一周的奔波。
只需要花400，就抵得过张三3000的花销。
这便是AI医疗大模型存在的意义，完全不是人可以比的。
毕竟专家看病效率很低，门槛太高，难度很大，过程复杂，费时费力，单是抢号都是大问题。
而且900元的专家号，也是开单子检查丶检验，也得靠检验数据诊断，出了结果还未必能抢上专家号复诊。
既然靠检验数据诊断，都是数据说话，那AI大模型不比专家更专家？
而且方便的多，成本也低得多，更节省时间精力。
至于普通医生，还不如专业成熟的AI大模型。
像是2023年，阿里达摩院的胰腺肿瘤CT训练中，在2万多人的真实病例回顾性试验中，发现了31例临床胰腺癌漏诊病变。
没错，临床漏诊的胰腺癌患者，AI训练中给查出来了，并且31例。
癌症最关键的就是时机，尽早查出来，尽早治疗，很大概率能治愈。
但漏诊了，耽误了，等到查出来，可能早期就成了中期，甚至晚期，那就晚了！
而且，阿里这只是不成熟的大模型，若是成熟的，那结果可想而知？
十年后，或许是AI医疗辅助医护，但20年后，那就是医护辅助AI医疗大模型了。
没错，到时候主力诊断的，就是AI大模型，医护人员成了帮手。
没办法，AI大模型比大多数医护人员都专业。
至于超越AI大模型的专家大手子，或许有，但是太少了，并且专家精力有限，接诊数量有限，绝大多数的病人根本挂不上他们的号！
可AI大模型就不同了，完全可以轻易而举地对患者进行全方位服务。
可以说，成熟的AI医疗大模型，在普通医护人员的辅助下，能媲美甚至超越99%的专家。
这便是AI医疗大模型存在的意义！
其实看病和修车类似，现在修车，都是老师傅凭经验进行判断吗？
并不是，相反都是电脑诊断，通过电脑查出故障码，根据故障码锁定汽车故障位置，进行维修。
若是都凭经验，往往会导致检修了大半天，才发现检修错了，甚至把没问题的部位修出问题。
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