微软研究人员开发的一款 AI 诊断工具登上了《科学》杂志。与以往一次性看完所有症状、化验和影像再给出诊断的模型不同，这款工具模仿医生的工作方式：一步步问诊、决定做什么检查、根据结果再决定下一步。
工具的核心是一个“编排器”，它组织一个模拟临床专家小组，协调问诊顺序：先决定问什么病史、查什么体征，再根据已有信息决定开哪些检查，并不断更新工作假设与计划。研究团队用 300 多个高度不寻常、容易混淆的疑难病例做测试，结果显示，带编排器的模型在完整问诊并确定诊断方面的准确率是使用教科书和互联网的全科医生的两倍多。
在来自一家大型急诊入院数据库的场景中，该工具同样优于人类医生。研究人员也提醒，此前的多数对比用的是选择题形式，而这次测试更贴近真实诊疗流程——先问、再查、再判断，这正是它与传统模型的关键区别。
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