幻觉与虚构：医疗保健AI中两者的区别及其重要性
人工智能工具正在变革医疗保健领域——但伴随而来的风险不容忽视。本文将深入解析AI系统中"幻觉"与"虚构"的本质区别，阐明这两类错误在临床场景中的严重后果，并提供基于循证医学的解决方案。
在人工智能日益融入医疗保健的当下，理解其潜在错误与理解其价值同样重要。在近期"负责任的AI：如何实现无害化"网络研讨会上，最受关注的问题之一便是AI幻觉与虚构的区别及其临床意义。
两者的本质区别
- 幻觉：指AI系统生成完全虚构的信息，这些内容既不存在于训练数据中，也缺乏现实依据
*例如：AI工具编造一种不存在的医学病症，或引用从未发表过的研究
- 虚构：指AI系统对真实信息的错误表述或曲解，可能引用合法来源但误读结论或错误应用
*例如：AI系统将某种症状错误归因于错误的疾病，或错误引用临床指南
医疗场景中的特殊风险
在临床环境中，错误信息可能造成严重后果：
- 诊断偏差：错误信息可能导致误诊或延误治疗
- 治疗风险：基于错误数据的决策可能引发不当治疗方案
- 信任危机：医疗AI的可靠性直接影响医护人员与患者对数字工具的信任
区分幻觉与虚构不仅是学术探讨，更是保障患者安全的关键。两类错误的产生机制不同，需要针对性的防护措施。
五大防护策略
- 构建专业训练体系
使用经同行评审的研究数据、临床指南和验证医疗记录进行训练，避免依赖普通互联网内容
- 建立验证测试机制
通过真实临床场景测试与极端案例分析，在早期发现错误倾向
- 强化人工审核流程
AI系统应作为临床判断的辅助工具而非替代方案，人类专家的最终审核至关重要
- 开发可解释性功能
提供AI判断的置信度评分与决策路径说明，增强结果的可追溯性
- 限定知识输出范围
限制AI响应仅从UpToDate®等可信医学数据库获取信息，降低错误风险
我们的实践
Wolters Kluwer的临床决策支持解决方案始终基于循证医学内容构建，确保医疗决策始终扎根于可靠知识体系。
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