国产AI首次完成大规模肺癌实证：以88:12胜出三甲医生
国产医疗AI在复杂癌症诊疗领域取得重大突破。在中国AI医疗公司“未来医生”与国内顶级三甲医院胸外科团队联合开展的研究中，其医疗大模型MedGPT在40例复杂肺癌病例的评估中，以88比12的比分战胜250名来自全国各地的三甲医院医生。
参与实验的250名医生多为主任或副主任医师，代表了国内高水平的临床力量。研究结果显示，在未来医生MedGPT辅助下，医生的总体得分从53.40提升至66.27，相对增幅达24.1%。该成果获得包括中华医学会主委级专家及美国顶尖肿瘤医学专家在内的近10位一线临床权威的高度认可，肯定了其在复杂诊疗场景中的实用价值与行业潜力。
聚焦肺癌诊疗“灰区”，人机协作成效显著
肺癌是全球癌症死亡的首要原因，在中国更是连续多年位居恶性肿瘤发病和死亡首位。由于患者个体差异大、共病情况复杂，临床常面临指南推荐不明确、治疗方案相互牵制的“灰区”难题。
本次研究选取40例具有灰区特征的未公开真实病例，由覆盖全国27个省级地区、98个标准化中心的250名医生（其中高级职称占比63.6%）参与。每位医生分别在无辅助、检索参考和MedGPT支持下完成诊疗方案制定，最终形成2250份策略文本。
人机对比：AI胜率高且表达精炼
在与医生无辅助提交的750份方案对比中，未来医生MedGPT在660次对比中获得更高评分，胜率高达88%。此外，其标准化输出篇幅比医生平均短四成以上，实现了以更精简文字表达更完整临床内容。
横向评测：超越国际主流通用大模型
在与国际主流通用大模型的同条件横评中，未来医生MedGPT综合得分96.22分，大幅领先GPT-5.4（71.38分）、Claude Opus 4.7（61.81分）和Gemini 3.1 Pro（54.62分）。其核心优势在于能同时提出多个合理备选路径及相应的准入退出条件，而非仅给出单一方案。
为确保评估客观，研究建立了包含240条规则的评价体系，并设定了40条安全边界红线。评审由三个AI裁判独立进行，全程隐藏答案来源，重点考察治疗选择依据和实施条件的清晰度。
技术解析：多专科会诊与条件式多路径策略
未来医生MedGPT是中国首个获批用于疾病诊断和治疗建议生成的医疗大模型算法。其2.0版本专为复杂诊疗决策设计，核心架构采用“先会诊，再推演”的逻辑。
模拟多专科会诊与病例编译
系统首先通过多个专科Agent各自分析患者问题，汇总分歧点。随后进行病例编译，按时间整理病史和检查结果，明确患者当前状态及治疗约束条件，符合真实临床逻辑。
生成多组候选路径
- 标准路径（E-Path）：依据指南、共识和药品说明书生成，符合常规规范。
- 前沿路径（F-Path）：结合最新研究与会议成果，提供有证据支持的多元选项。
系统依托包含约1.3万篇原始文档、20.1万条临床证据单元（CEU）的肺癌证据库，逐项匹配患者背景。医生可随时沿CEU追溯原始研究，查看结论适用范围。
世界模型模拟推演与验证
系统对候选路径进行补证检索和校验，并利用世界模型模拟推演治疗过程。若发现可修正的风险点则调整，无法解决的风险则降低优先级或移除，最终收敛形成验证路径（V-Path）。
最终交付给医生的报告包含主要治疗路径、备选方案、执行安排及基于总生存期（OS）、无进展生存期（PFS）等数据的患者获益分析，辅助医生结合药物可及性和患者意愿做出个体化判断。
拓展医生能力边界，推动医疗AGI落地
此次实验标志着医疗AI从简单问答向复杂临床决策转型的关键一步。中美专家普遍认为，以未来医生MedGPT为代表的AI已初步具备参与临床诊疗的可能性，能够有效拓展医生能力边界。
山东省肿瘤医院乳腺病中心主任王永胜教授表示，该模型能为肿瘤临床医生带来巨大帮助。UCSF医学中心肿瘤外科主任Robert Warren博士也指出，AI在医学诊断和治疗决策中的作用日益重要，有望为患者和护理人员提供关键信息支持。
未来医生创始人兼CEO王仕锐秉持“继绝学、开太平”的理念，旨在通过AI复制顶尖医生能力，让优质资源触达更多患者，并撬动医学知识更新。随着病历数据的持续更新和临床反馈的融入，该系统将在更多临床任务中得到验证，为人机协作诊疗提供更坚实的支撑。