中山大學中山眼科中心發佈消息稱，該中心人工智能學科團隊完成醫學AI醫生多中心隨機對照研究。研究顯示，AI醫生在真實臨牀門診中準確率較人類醫生低，但是AI診斷耗時短，表明現階段的醫學AI可以在臨牀上輔助人類醫生，提高工作效率。目前，已報道的醫療AI診斷準確率普遍很高，但AI醫生在投入真實臨牀應用的情況、與人類醫生的差異如何，是研究者和社會一直很期待回答的問題。
爲展示並驗證AI醫生對兒童先天白內障診斷在真實世界臨牀實踐中的有效性和可行性，中山大學中山眼科中心主任劉奕志和人工智能與大數據科主任林浩添組成人工智能學科團隊，利用深度學習建立的“先天性白內障人工智能診斷決策平臺”，把入組的兒童患者隨機分兩組，分別進入由該平臺接診的人工智能門診和具有5年臨牀經驗的人類眼科醫生接診的專科門診接受診斷，對比兩組醫生對先天性白內障診斷的準確性。“先天性白內障人工智能診斷決策平臺”已經過中國內地5家不同地區及級別醫院的眼科門診驗證。
通過與人類醫生對比發現，AI醫生在真實臨牀門診中對先天性白內障的診斷準確率爲87.4%，與實驗訓練階段的準確率98.87%相比有差距，也低於人類專科醫生的準確率，表明AI在實驗室試驗的訓練結果並不能完全代表其真正的診斷能力。但是，AI醫生診斷所需的耗時卻明顯比人類醫生短，而且問卷調查的結果顯示參與者對人工智能門診的體驗滿意度高，表明現階段的醫學AI可以在臨牀上輔助人類醫生，提高工作效率。該中心人工智能學科團隊表示，所有醫學人工智能技術，在真實臨牀落地應用前，需要經過嚴格的隨機對照研究作爲評判手段和標準。
