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推荐理由：RadLE 2.0测试发现AI读X光常常自信地犯错，人类医生还远领先。搞医疗AI的该看看这个教训。
RadLE 2.0
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7月19日
15:54
RadLE 2.0基准测试评估AI模型在放射学中判断何时应由人类接手诊断的能力。测试发现，许多AI模型在给出错误结论时仍表现出完全自信，而人类放射科医生的准确率仍显著更高。该基准聚焦于模型的自知力，强调AI必须学会在不确定时保持沉默，才能安全投入临床。