人工智能模型正在演变为医疗问题的辅助决策工具，但仍存在诸多挑战。
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当前AI模型的挑战
大型语言模型（LLMs）有时会生成看似合理但实际错误的答案，这是由于其医学知识更新滞后所致。医疗应用需要绝对准确的信息，而现有测试体系往往缺乏对答案解释的深度验证机制。此外，AI模型在英语领域表现优异，但其他语言的支持能力显著不足，这使得非英语医疗工作者难以平等受益于AI技术。
MedExpQA基准测试
为解决这些问题，研究团队开发了MedExpQA多语言基准系统。该系统独特之处在于纳入医学专家编写的详细解释，通过四语种（英法意西）的住院医师考试案例，评估AI在临床决策中的推理能力。研究人员将西班牙医学考试数据库翻译成其他语言，构建了首个包含权威解释的医疗AI评估体系。
解释质量的重要性
该研究的核心创新是结构化医学解释体系。专家通过详细注释阐释正确/错误答案的判断依据，这些"黄金标准"解释使AI推理过程的可验证性提升。实验显示，即便顶尖LLMs在缺乏人类解释的情况下，其决策可信度仍存在显著缺陷。
检索增强技术的应用
研究测试了检索增强生成（RAG）技术对性能的提升效果。虽然外部知识库的接入改善了部分表现，但其效果仍不及人工解释。这印证了医学决策中人类专业知识的不可替代性，AI当前更适合作为辅助工具而非决策主体。
多语言挑战
研究揭示了显著的语言性能差异：英语模型平均得分比其他语种高15%。这种差距凸显了非英语医疗AI研发的迫切需求。研究团队呼吁加强多语言数据集建设，使全球医疗工作者都能平等享受技术进步。
未来发展方向
后续研究需重点突破非英语领域的模型优化，并建立AI解释质量的评估体系。研究人员建议采用医疗专家-AI协作模式，在知识更新和推理验证环节形成互补。这将为跨国医疗AI应用奠定基础，最终实现精准的多语种临床支持。
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