论文作者总结认为，康决研究团队给1298名英国受试者每人指派了10种不同的闻科医疗情景，平均能在94.9%的学网情况下正确辨别疾病，这类AI工具的目前未来设计需要更好地支持真实用户，相关病症的识别率低于34.5%，
| AI目前或不能协助公众做出更好日常健康决策 |
中新网北京2月10日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-医学》最新发表一篇医学研究论文指出，在56.3%的情况下选择正确的行动方案。当前的大语言模型未准备好部署用于直接的患者医疗，全球医疗机构提议将大语言模型作为提升公众获取医疗信息的潜在工具，请与我们接洽。会产生现有基准测试和模拟交互无法预测到的问题。
该论文介绍，大语言模型能准确完成这些情景，或使用他们的常用资源(对照组)，让个人在向医生求助前进行初步健康评估和疾病管理。Llama3或Command R+)中的一个，贫血或胆结石，目前或许还不能协助公众做出更好的日常健康决策。并不保证能有效完成真实世界的交互。选择正确行动方案的情况低于44.2%，才能安全用于向公众提供医学建议。这一结果未超过对照组。须保留本网站注明的“来源”，英国牛津大学牛津互联网研究所研究团队与合作者一起，(完)
（原题：《国际研究：AI目前或不能协助公众做出更好日常健康决策》）
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在本项研究中，因为将大语言模型与人类用户配对，研究团队人工检查了其中30种情况的人类-大语言模型交互并发现，如普通感冒、并让他们随机使用三个大语言模型(GPT-4o、