医学AI需重视真实治疗结果，而非依赖文本合成数据

医学AI在诊断和预后任务方面已取得显著进展，这些任务直接关联治疗决策。然而，当前AI系统在理解治疗本身时，仍主要依赖人类观点和合成数据（如生物医学出版物和临床实践指南等文本），而非基于真实治疗结果的实际数据。这种忽视严重限制了医学AI的潜力，并已在前沿模型和主要基准测试中引发不足。本文立场强调，应从观察性数据库和随机实验等来源获取真实治疗结果数据，并将其充分纳入AI的训练和评估过程。提升真实治疗结果应被重新强调为所有医学AI的下游目标，以确保技术发展更贴近临床实际需求，推动医疗健康领域的实质性进步。