AI在医疗领域的应用现状 - AI大模型如DeepSeek和ChatGPT被患者用于初步诊断，再与医生讨论病情，改变传统就医模式[2] - 一线城市及海外患者更倾向于使用AI了解各国诊疗指南并与医生探讨[2] - 垂类医疗大模型临床辅助实用性显著提升，例如OpenAI的HealthBench基准测试中GPT-4.1在5/7主题表现超过医生平均水平[2] 医疗AI技术进展 - 微软MAI-DxO系统在304例疑难病例测试中诊断准确率达85.5%，远超人类医生20%水平[3] - 夸克健康大模型通过中国12门核心学科主任医师笔试评测，门诊常见病场景下诊断准确率达90.78%[3][4] - 夸克健康大模型构建"慢思考"能力，通过链式推理与多阶段临床演绎路径建模提升复杂问题处理能力[3] 医疗AI的工程化与专业支持 - 夸克采用"双数据产线+双奖励机制"工程体系，划分可验证/不可验证医学数据并引入过程与结果奖励模型[4] - OpenAI与60国262位医生合作开发HealthBench，夸克健康大模型背后有千人医师团队（含400+副主任级以上专家）[4] - 医生审慎接受AI，认为个体化诊疗仍需专业人士，且患者医学知识差异影响AI理解深度[4][5] AI在医学教育与精神健康的应用 - 夸克健康月活跃医学生用户超200万（占总体50%+），主要用于解题、术语解释和教材知识点学习[6] - AI通过分析面部表情、语音语调等生物标记辅助识别抑郁症，突破"假笑"等表象误导[7] - 陪伴式AI缓解心理治疗资源不足问题，例如"AI树洞"用于筛查学生群体自杀倾向并干预[8] AI应用的伦理与长期影响 - 过早使用电子产品或AI治疗工具可能影响儿童发育，需更多数据验证伦理风险[8][9] - AI心理治疗效果依赖数据库质量，负面社区内容可能加剧不良影响[8] - 专业医学界持续观察AI对人类认知和行为模式的潜在长期影响[7][9]