通用大语言模型在基准测试中已超越专业临床AI，但安全担忧依然存在

通用大语言模型在包括结构化知识和推理在内的各种基准测试中，其性能水平已达到或超过专业临床AI系统。例如，DeepSeek R1等模型在创伤性牙损伤（TDI）基准测试中表现出高准确率，可与专家决策树相媲美。然而，尽管在基准测试中取得了成功，但由于工作流程整合、患者安全和监管障碍等方面的担忧，其在医疗保健领域的广泛应用仍然受限。虽然通用大语言模型提供了强大的功能，但其部署需要仔细考虑其局限性，例如潜在的幻觉和脆弱的判断力，因此必须采取健全的安全、隐私和问责措施。 AI

影响 通用大语言模型正成为临床应用的竞争性基准，如果安全和监管问题得到解决，可能会加速其应用。

排序理由 该条目讨论了通用大语言模型与专业临床AI的基准测试结果对比，强调了性能提升和局限性。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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