AI träffar rätt diagnos i 67 procent av fallen, mot läkarnas 55

AI slog läkarna i akutmiljö

Studien testade AI och mänskliga läkare under samma förutsättningar. Både AI-modeller och två specialistläkare i internmedicin fick ta del av identiska journaluppgifter, varefter oberoende läkare bedömde diagnosernas träffsäkerhet i efterhand.

I ett av testen analyserades data från 76 patienter på ett akutsjukhus i Boston. OpenAI:s modell o1 prickade rätt eller nära rätt diagnos i 67 procent av fallen, medan de två specialistläkarna landade på 50 till 55 procent.

Skillnaden på upp till 17 procentenheter är anmärkningsvärd i en miljö där felbedömningar kan få allvarliga konsekvenser för patienterna.

Experter kallar resultaten banbrytande

Flera oberoende experter beskriver studiens resultat som banbrytande, enligt The Guardian. Att en AI-modell konsekvent överpresterar specialistläkare i internmedicin, en grupp med lång utbildning och klinisk erfarenhet, är något som tidigare sällan dokumenterats i kontrollerade studier.

Studien är genomförd vid Harvard och ingår i en växande mängd forskning som undersöker AI:s roll inom diagnostik. Tidigare studier har visat lovande resultat inom avgränsade områden, bland annat radiologi och dermatologi, men den här studien fokuserar på den bredare och mer komplexa akutmedicinska miljön.

Forskningen väcker frågor om hur sjukvården framöver kan integrera AI-verktyg som stöd i det kliniska beslutsfattandet, utan att ersätta den mänskliga bedömningen helt.