ChatGPT像一束絢爛的煙花吸引了公眾的眼球，讓人們重新審視AI技術，并學會如何與之進行對話。那么，以ChatGPT為代表的人工智能（AI）產品或技術將給醫療行業帶來哪些深刻變革？

減輕就醫導診壓力

上海交大醫學院附屬仁濟醫院智慧醫療發展處處長王春鳴表示，互聯網醫院是ChatGPT這類模型首先能夠落地的場景。例如在互聯網醫院場景下的使用，通過提升智能客服的能力，可以大幅減輕就醫導診的壓力。

王春鳴介紹，仁濟互聯網醫院2022年的掛號量同比增長了7倍左右，累計服務患者人次已經達到百萬量級。“互聯網醫院的就診量正在急劇上升，客服的能力遠遠跟不上，現在有了ChatGPT這類強大的新模型，可以極大地提升智能客服服務患者的能力。”

據介紹，目前仁濟互聯網醫院的智能客服基于中國某互聯網公司開發的AI模糊算法，針對就醫導診問題的回答準確率達94%以上。王春鳴表示，中國的相關智能工具目前可能還未實現ChatGPT的強大功能，但是應用場景是可以逐步優化的。

“從醫院角度來說，未來我們的互聯網醫院在哪些功能方面有升級需求還需要進一步明確，例如線上線下一體化的導診服務；對于建設方來說，就是要解決技術問題，我們為此專門組建了一個團隊，將系統無法判斷的問題轉到后臺，由團隊討論給出答案，反復對AI模型進行訓練，進一步提升它的能力。”王春鳴表示。

輔助診斷，提高效率

在輔助診斷方面，ChatGPT等AI技術能發揮作用。去年，《未來醫生白皮書》調研顯示，全球80%的受訪醫護人員表示，大數據將深度融入工作與診療過程中，有助于醫生制定更精準的診療方案，提高決策效率。

去年12月，谷歌發布了一個新的醫療AI模型Med-PaLM，并稱經歷了一系列的考核后，該模型被證實“幾乎達到人類醫生的水平”。

谷歌研究人員稱，Med-PaLM在科學常識方面的正確率達到92%以上，在理解、檢索和推理能力方面也能達到普通醫生的水平，并且在克服隱性偏見方面略勝一籌，但在實際應用方面仍有待完善。

美國某科技公司的研究員指出，新一代臨床輔助決策系統（CDSS）依賴于自然語言處理（NLP）的助力，只能處理文本信息。相較之下，支撐ChatGPT的大型語言模型不僅包含了NLP，還包含諸多其他系統，使其具備整合電子病例、圖像以及檢查數據、基因組甚至微生物組序列信息的能力。

2020—2022年期間FDA批準的AI項目顯示，盡管輔助診斷與輔助治療類AI仍占據主流位置，但CDSS類產品的過審數量較2020年前顯著增加。

一項研究利用45個病例對ChatGPT診斷疾病的表現進行了評估。實驗結果發現，ChatGPT能夠對39個病例做出正確診斷（準確率87%），遠高于以前的癥狀檢測工具，也高于舊版ChatGPT的判別能力（82%），因此，不少專家認為CDSS是ChatGPT有效落地的路徑。

助力全生命周期管理

全球醫生組織北京代表處首席代表時占祥表示，滿足全天候醫療保健需求是ChatGPT重點擴展應用的領域之一。如今，患兩種及兩種以上慢性疾病，和每天需要醫療監護和健康管理的慢病群體越來越大，目前的醫療保健模式和家庭醫生服務模式不僅無法滿足患者需求，在某些情況下還可能延誤診治。而這正是GPT驅動聊天機器人的“主戰場”。它們擁有更廣泛的應用場景，可全天候滿足患者醫療和健康管理需求，實時提供疾病管理和保健須知，幫助人們預防疾病，減少并發癥、急性發作等。它可以作為可穿戴設備的智能軟件系統，對進行居家重癥患者全天候監測，實施個性化主動健康干預，將數據與醫生預設閾值加以比較，提醒醫生和患者是否存在風險，提醒潛在高風險人群做篩查并保持健康生活習慣。

復旦大學附屬中山醫院（以下簡稱中山醫院）副院長顧建英同樣表示：“我們看好ChatGPT這類AI技術在健康管理方面的應用前景。”中山醫院健康管理中心已經建立了健康風險評估、疾病早篩早診早治、干預隨訪的全程健康管理體系，并通過構筑5G專網下的健康管理數字孿生體系，真實映射到全生命周期健康管理，實現智能決策和智慧管理。

在中國科學院院士、中山醫院心內科主任葛均波看來，AI臨床應用結合大數據將會極大延伸醫療服務“上下游”，實現全生命周期管理。“AI醫生在慢病管理乃至手術領域均大有可為。AI助力將為患者從預防、發病、診斷、治療到院外康復的疾病管理全流程提供智能解決方案。”

科研領域露鋒芒

此外，時占祥表示，ChatGPT能改變掌握知識技能的方式。智能手機已成為個人生活中不可或缺的一部分，它為人們的日常生活和工作帶來諸多便捷。ChatGPT或將以人們難以想象的方式，幫助醫生不斷完善知識、更新技能。

復旦大學附屬華山醫院信息中心主任黃虹也有類似的看法。她認為，從現階段來看，ChatGPT可以幫助醫生進行臨床研究。由于臨床醫生壓力大，一方面要做自己的研究，另一方面要學習大量的科研文獻，難以兼顧。借助AI在信息檢索、機器閱讀和內容生成方面的優勢，可以幫助醫生迅速匹配到相關文獻，并對文獻的內容進行總結，在很大程度上節約醫生的時間。

不僅如此，生命科學界類似ChatGPT的智能工具已經在合成蛋白質方面取得重大進展。加州伯克利的一家初創公司采用類似 ChatGPT 的蛋白質工程深度學習語言模型——Progen，首次實現了 AI 預測蛋白質的合成。這些蛋白質不僅與已知的完全不同，相似度最低的甚至只有 31.4%，但和天然蛋白一樣有效。該研究已經正式發表于 Nature 子刊。

“在蛋白質設計領域，不論是小分子還是蛋白質分子，本質而言都需要生成一些新的結構。通過融入ChatGPT，可以提升蛋白質設計的創新度和多樣性。”加拿大魁北克省人工智能研究中心副教授唐建說。

觀點

我們處在時代的轉折處，醫學教育正面臨人工智能等諸多機遇與挑戰，我們要主動擁抱、思考人與知識、人與智慧的關系。以人工智能為例，人工智能只有智能沒有智慧，只有智商沒有情商，只是專才不是通才，而醫學需要能整合醫學知識的人，這一點是人工智能永遠無法達到的。

——中國工程院院士樊代明

未來，希望借助ChatGPT等新一代AI，將大數據和醫學上復雜慢病聯結起來開展研發工作，盡快產生跨學科的醫學應用，如幫助腫瘤病人實現早期診斷、為病人在診療過程中的數據全程監控提供支持。此外，醫學是一門非常嚴肅的學科，有不少倫理上的約束，使用ChatGPT等新技術、新工具，需要引導和規范。

——中國工程院院士王紅陽

在醫療健康問題上，集生物學、醫學和人工智能等之大成，發展數基生命系統，是未來智能醫療健康的必由之路。

——清華大學生命和科學學院兼職教授張學工

《醫學科學報》 (2023-03-03 第5版 封面)

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