Doximity Ask 在史丹佛-哈佛臨床AI安全研究中排名第一

Doximity Inc. 符合 HIPAA 規範的臨床 AI 助理，在由史丹佛大學與哈佛大學醫學院醫師進行的獨立安全評估中，表現優於 OpenAI 及 OpenEvidence 的前沿模型，這標誌著醫療保健 AI 衡量方式的轉變。

NOHARM（Numerous Options Harm Assessment for Risk in Medicine）基準測試由超過 50 位研究人員開發，並有 29 位董事會認證的醫師參與，針對 AI 系統測試了橫跨 10 個醫學專科、超過 1,100 個模擬病人情境。Doximity Ask 在研究中的真實臨床樣本（即旨在反映醫師實際使用這些工具方式的評估部分）中，在所有受評系統中排名第一。

「持續的醫師審查並非差異化優勢，而是必要條件，」Doximity 醫學 AI 主管 Louis-Antoine Mullie 博士表示。「這項結果強化了將先進 AI 系統與嚴謹的臨床監督及像 NOHARM 這類獨立安全評估相結合的重要性。」

在更廣泛的自動化評估中，專門建構的臨床 AI 系統以大幅差距優於通用型前沿模型。Doximity Ask 的表現源於其 PeerCheck 計畫，透過該計畫，超過 11,000 位具引用資格的醫師專家已評估並改善該平台的輸出結果。根據該研究的方法論，該公司將醫師審查嵌入 AI 訓練循環中，而非將其視為事後步驟，此舉產生了更高的 F1 分數，平衡了精確率與召回率。

為何醫師監督對臨床 AI 至關重要

NOHARM 的結果凸顯了在醫療保健環境中，特定領域 AI 相較於通用型模型具有結構性優勢。雖然 OpenAI 等公司開發的前沿模型在廣泛知識任務方面表現出色，但臨床決策支援需要處理細微的權衡取捨，因為錯誤的答案會對患者帶來實際風險。該基準測試特別衡量的是潛在危害——而不僅僅是準確性——這使其成為醫院部署決策更具相關性的衡量標準。

Doximity 的臨床 AI 套件（包括 Ask）已獲得審查並部署於超過 150 個醫療系統中，其中包括全美前 20 大醫院中的八家。該平台包含端到端加密、基於角色的存取控制、稽核日誌記錄以及會話隔離——這些是醫療保健組織在臨床工作流程中部署 AI 前所需的關鍵安全功能。

該公司的網路已涵蓋超過 85% 的美國醫師（涵蓋所有專科），這賦予其純 AI 廠商所缺乏的佈局優勢。Doximity 成立於 2010 年，其平台圍繞經過驗證的臨床會員資格而建構，提供協作、醫學新聞、職業管理及虛擬病患就診等工具。

這對臨床 AI 市場意味著什麼

來自史丹佛與哈佛的這項獨立研究，將 Doximity Ask 定位為臨床 AI 安全的標竿，正值醫院對部署生成式 AI 日益謹慎之際。臨床 AI 領域的直接競爭對手 OpenEvidence 以及缺乏領域特定訓練的通用型前沿模型，皆為 Doximity 表現優於的模型之一。

對投資人而言，這項研究創造了一個可量化的區分點。Doximity（NYSE: DOCS）如今擁有第三方學術機構的確認，證實其 AI 平台能產出比專業競爭對手及通用型前沿模型更安全的臨床輸出。該公司在超過 150 個醫療系統中既有的佈局，提供了一個分銷渠道，當安全基準成為醫院 AI 採購決策的標準篩選條件時，此渠道可加速其採用率。

這項研究由 ARISE 執行，該團隊是一個由史丹佛與哈佛大學醫學院醫師領導的臨床 AI 研究團隊。完整的方法論與結果已刊登於 arXiv 預印本伺服器。

本文僅供資訊參考，不構成投資建議。