作者：寵物醫師網編委會

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導語

深夜急診，看著X光片上的陰影，醫生眉頭緊鎖：“可能是腸梗阻，但不確定……”

這個時候，如果有一個AI系統只需0.3秒就能給出診斷，你會選擇相信機器，還是相信醫生的經驗？

一、AI平臺具備診斷能力嗎？

人工智能（AI）平臺進入獸醫放射學領域已有約10年時間。眾所周知，在過去的一年里，AI的能力得到了極大的擴展。但這些新算法的準確性究竟如何？

在JAVMA一項最新的研究中，研究人員對市面上6家主流的商用AI平臺進行了盲測。測試數據來自全科診所的已確診53個犬類腹部X光片病例。

結果令人震驚：由于頻繁出現漏診，被測試的6個AI平臺均被判定為——不具備獨立用于臨床診斷的資質！

二、對話研究者，揭開AI底牌

Q1：目前關于AI表現的研究屈指可數，你們是如何確定研究設計和測試方法的？

研究者答：我們刻意選擇了外部驗證設計，使用來自全科診所的真實病例，而非經過精心挑選或理想化的數據集。每個病例都通過手術、高級影像學檢查、組織病理學或臨床結局確立了明確的診斷——這使得有意義的“金標準”對比成為可能。

Q2：研究結果表明當前的算法尚不具備在臨床實踐中獨立評估腹部X光片的能力。您是否認為這是本研究的首要結論？

研究者答：是的，這是一個合理的總結。首要結論是：當前的商用AI平臺在處理真實病例時，表現出參差不齊且有時受限的性能。

盡管這些工具作為輔助手段具有潛力，但我們的發現表明，它們目前的可靠性還不足以應用于臨床。這一點尤為重要，因為存在過度依賴的風險，尤其是在使用者未完全了解算法局限性的情況下。

Q3：在您看來，AI最有可能在哪些方面推動獸醫學研究的進步？

研究者答：除了獨立的圖像解讀之外，AI在其他領域具有巨大潛力。特別是，將影像與臨床病史、患寵特征及縱向患者數據相整合，有望提供更有意義的臨床決策支持。但目前我們在動物健康數據方面面臨著隱患重重的問題。這些數據充斥著錯誤，常被分配給錯誤的患者，數據缺失（涉及多家診所），且沒有使用唯一標識符！

Q4：還有什么未被提及但您希望讀者了解的信息嗎？

研究者答：AI評估需要透明度和可重復性！！！許多商用平臺不公開其訓練數據、模型更新或版本信息，這給獨立評估帶來了挑戰。我們鼓勵制定標準化的外部驗證框架，并加強臨床醫生、研究人員和行業之間的合作。順帶一提，Vetology AI最近公布了他們的性能指標。這是一個很好的舉措，我希望其他服務提供商也能效仿這種透明的做法。

三、出了醫療事故，誰來背鍋？

為什么AI一到實戰就“拉胯”？很多AI是在理想化、精挑細選的數據集里訓練出來的，但我們知道現實中存在更多模糊、復雜的片子，動物健康數據目前充斥著錯誤和缺失，與人醫數據的張冠李戴讓AI的學習基礎大打折扣。

而廠商極少公開自己的訓練數據和算法更新時間。沒有透明度，就無法進行真正的獨立評估。 那么出了醫療事故，誰來背鍋？這是每一位寵物主和獸醫都必須面對的現實問題。

一些AI廠商在營銷時會打出“90%準確率”這樣的誘人承諾。但千萬別被營銷話術忽悠了！

在法律和倫理層面，注意義務永遠由主治獸醫承擔。如果AI提示“小腸梗阻”，醫生據此決定開刀，結果卻是誤診導致了不良后果。此時，客戶的不滿、經濟糾紛甚至投訴，依然會全部砸向獸醫。AI絕不能成為專業判斷的替代品，更不能作為推卸責任的擋箭牌。

結語

AI最大的潛力，或許不在于“完全替代人類看圖”，而在于多模態數據的整合。想象一下，如果AI能將影像與動物的病歷、基因、日常行為數據結合，它將成為強大的臨床決策輔助工具。

給寵物主的建議：
下次看病時，你可以把AI報告當作參考，但請一定關注那個握著聽診器、懂得安撫你顫抖雙手的醫生。他們不僅能解讀數據密碼，更具備AI無法擁有的同理心和臨床經驗。

給獸醫同行的提醒：
把AI當成你的“第二雙眼睛”，而不是“大腦”。保持批判性思維，了解你所用工具的局限性，才是對患者生命最大的負責。

今日話題互動：

如果AI診斷費比傳統方式便宜，而資深獸醫收費較高，你會怎么選？ 你在臨床 中使用過AI讀片軟件嗎？有沒有遇到過“坑爹”的時刻？歡迎在評論區分享你的經歷，點 贊最高送一份JAVMA研究電子版！

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