## 430｜DeepSeek考赢糖尿病测试？聊聊AI医疗研究背后的三点发现

同学们，快刀广播站又开始广播了。

在今天的开头，我想先问大家一个问题，你身边最常见的慢性病都有哪些？

我相信糖尿病肯定排名前三。

我虽然没有糖尿病，但已经有十年的痛风病史了，曾经有一年公司年会，丧心病狂的同事们给我定制的衣服，胸前就写着“TF boy”。嗯，痛风男孩的意思。

也正因为多年和痛风共存，我倒是积累了一堆痛风小知识。但每次刷短视频，总能看到一些人信誓旦旦地推荐各种偏方，明明没啥科学依据，还一副“包治百病”的架势，真是让人哭笑不得。

不过，这两天我看到一篇关于AI在糖尿病诊疗上应用的论文，内容非常有意义和代表性。今天我就来跟大家简单聊聊。

首先，这个研究团队的规模不小，论文的共同作者和通讯作者就有38个人，背景也非常多元。他们有的来自高校，比如上海交通大学人工智能研究院、上海体育学院、清华大学医学院、中国科学院、约翰霍普金斯大学医学院等；有的则来自一线医院，比如上海糖尿病研究所、北京清华长庚医院、青岛大学附属医院、北京同仁医院、新加坡总医院内分泌科等。

其次，这个研究的切入方向也很有意义，它的切入点并不是让AI直接上手“治病救人”，而是让AI去考糖尿病专业知识的考试。毕竟，即使是专业医生和护士，如果不是专攻内分泌科，未必能完全掌握糖尿病的方方面面。所以研究团队干脆选了十个常见的AI大模型，让它们直接上考场，看看能考出什么水平。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025032014/1870945465613757844/032014.png)

参与考试的十个AI大模型包括：OpenAI旗下的ChatGPT3.5和ChatGPT4.0，Google旗下的Bard，脸书的LlaMA和LlaMA2，国内的大模型有百度的文心一言、阿里的通义千问，以及专注医疗领域的MedGPT和华佗GPT。另外，还有一个基于LlaMA2开源版升级的中文大模型。

这里要特别提醒一下，这项研究从2023年就开始了，而AI大模型的能力几乎是一天一个样，进步飞快。所以，当时考得不好，并不代表这些模型现在还是那个水平。比如，当时DeepSeek还没问世，但论文发表后，研究团队专门安排了一场“补考”。它的成绩如何，我稍后再揭晓。

咱们先来看看，这次让AI上考场，考的到底是什么内容。

其中一个是英国皇家医师学会的糖尿病专科考试，共有80道英文选择题，专门考查糖尿病领域的专业知识。

另一个是中国国家基层糖尿病防治管理指南认证考试（NCE-CPDC），这是一项针对基层医生的权威认证，主要评估医务人员对糖尿病防治知识的掌握情况。考试内容涉及疾病定义、筛查、诊断、治疗，以及并发症管理等多个方面，共有133道中文题。

在确定了参赛选手和考试内容后，最关键的还是AI的表现究竟如何。

研究结果揭示了三个重要发现，先来说第一个——AI已经能通过专业医学考试。

在英国糖尿病专科考试中，因为全是英文的专业题，所以中国本土大模型没参加。最终，OpenAI的ChatGPT4.0考了62.5%的正确率，顺利超过及格线，成绩甩开了谷歌和Meta的模型。

而在国内的基层糖尿病防治考试里，AI面对133道中文题，表现最好的还是ChatGPT4.0，正确率84.82%，比同时参加测试的基层医生还高（医生的平均正确率是74.72%）。不过，咱们的本土大模型也不含糊，阿里的通义千问考了81.2%，紧随其后，百度的文心一言排在第三。

后来，正好DeepSeek爆火，研究团队赶紧拉它去“补考”。结果，这位“后起之秀”表现更猛，正确率直接飙到91.7%，一举超越ChatGPT4.0，成了新科状元。

不过，看到这成绩，还是得提个醒，DeepSeek这次赢的是一年多以前的ChatGPT4.0，而这段时间AI大模型的升级速度跟开了挂似的，现在谁更强，早就不是个定数了。

但说到底，谁是第一、谁是第二其实没那么重要，真正值得关注的是AI已经能通过专业医学考试。这对很多医疗资源紧张的地区来说，绝对是个好消息。基层医生可以借助AI快速提升糖尿病诊疗水平，病人也能通过AI获得更专业的建议，甚至直接问AI怎么解读检测报告，比自己一顿胡猜可靠谱多了。

第二个发现，AI真的能帮医生提升专业能力。

研究团队找来7名基层医生，工作经验从2年到11年不等，让他们也上考场，测试AI到底能不能当个靠谱的“辅助医生”。考试分两轮，第一轮是单打独斗，第二轮可以用ChatGPT当外挂。

结果挺有意思，7名医生里有6人的成绩明显提升，最高的提高了6.13%。其中，有位从业11年的医生，在AI辅助下，考出了85.57%的正确率，甚至比ChatGPT4.0自己单独考还高。这说明啥？不是AI自己牛，而是“人类医生+AI”的组合更牛。经验丰富的医生不会盲目相信AI，而是能筛选、判断，最终做出更准确的决策。

研究团队还问了医生们，未来会不会愿意用AI，结果大家给出了4.71分（满分5分）的高分认可。简单来说，AI不会抢医生饭碗，但它能成为医生的“超级外脑”，让经验丰富的医生更有优势，轻松驾驭AI，把它变成提高诊疗水平的得力助手。

第三个发现，本土化数据真的很重要。

这个测试结果让我比较惊讶的是，一些医疗专用模型的表现，反而没有通用模型更好。十个参赛选手里，医疗专用模型MedGPT只排在第五，华佗GPT更是掉到了第七，远远不如通义千问和百度文心一言这些通用助手。

为啥会这样？我猜测，通用大模型训练的数据量更庞大，遇到复杂问题时，逻辑推理能力更强，而一些医疗专用模型，可能太专注医学领域的专业数据，结果在面对普通用户的提问时，反而不够灵活，缺少场景适配能力。

还有一点值得注意，这次考试的核心内容，主要是基于国内的基层诊疗指南。所以在这种情况下，只要数据足够扎实，本土大模型的表现完全可以媲美，甚至超越海外大模型。这也说明，未来企业在应用AI时，光有强大的模型还不够，结合本土化优质数据，才能真正发挥AI的最大价值。

最后，从这个研究中，我们可以清楚地看到，AI大模型已经突破了医疗知识的门槛。那么对咱们普通人来说，接下来一定会在几个场景里见到它的身影：基层医生可以借助AI辅助，快速提升诊疗水平，患者也能获得更标准化、更精准的糖尿病管理建议。

除此之外，还有一个值得思考的问题——我们都知道，培养一名合格的医生，光是上大学就比其他专业多一年，毕业后还要经历漫长的实习、规培，逐步成长为可以独当一面的医生。那么，AI的进步是否能降低医生培训的时间成本，帮助年轻医学生更快掌握专业知识，让他们更早具备独立诊疗的能力？

我把论文的链接放在了文稿末尾，感兴趣的同学可以点开看看。

咱们同学里，如果有做医生的，或者是大健康领域的，欢迎聊聊你的看法。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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论文地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2095927325000891?via%3Dihub

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025032014/1870945543996910996/032014.jpeg)
