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在传统的医疗诊断流程中，医生通过问诊、检查等步骤，逐步缩小诊断范围。AI在医学上的应用，过去通常是将病人的所有信息打包成选择题或填空题，让AI直接寻找答案，忽略了真实诊断过程中的过程性推理。一个优秀的医生不仅需要知道答案，更重要的是知道该问什么问题，该做什么检查，以及何时可以下结论，需要权衡成本和收益，判断哪个信息对下一步诊断最关键。我观察到，AI在模拟真实诊断场景时，需要模拟医生的这种思考过程。
最近的一篇论文提出了使用语言模型进行序贯诊断的方法，模拟真实的医疗诊断过程。该研究设计了一个更真实的考场，即序贯诊断基准（SD Bench），将真实的病例转化为可以互动的模拟诊疗。在这个考场里，AI扮演医生，需要通过提问和检查来逐步诊断，系统还会记录每次检查的费用。这种设计不再是考察AI的知识储备，而是考察AI是否具备像医生一样思考的能力，即策略和智慧。我发现，这种模拟方式更贴近真实的医疗场景。
为了打造更聪明的AI医生，研究者们设计了一个名为MAIDXO的诊断编排器，它不是让一个AI单打独斗，而是在内部组建一个虚拟专家会诊小组。这个小组由多个角色组成，包括负责提出诊断方向的医生、负责选择检查的医生、负责质疑诊断思路的医生、负责控制成本的医生以及负责检查流程的医生。通过引入不同的视角和制衡机制，MAIDXO能够提高诊断的准确率并降低诊断成本。我认识到，真正的智能不仅仅在于拥有多少知识，更在于如何组织和运用这些知识。
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