全诊GPT与ChatGPT在医疗细分领域的实际应用与对比
全诊通自研的全诊GPT和ChatGPT在医疗细分领域的实际应用测评结果显示，全诊GPT在病历生成速度、主诉书写、现病史书写、初步诊断、诊疗意见书写等方面表现更为准确且符合病历书写规范，是一份完整、可用的病历文书。而ChatGPT在医疗领域的表现仍有成长和改进的空间。全诊GPT能支持多种终端使用，并与市面上的EMR系统完美适配，有望为医生提供更为便捷的语音病历书写服务。
全诊GPT与ChatGPT在医疗细分领域的实战测评
ChatGPT的爆火流行激发了全球对大模型的探索，OpenAI的ChatGPT成为人工智能新标杆。本文评测了全诊通自研的全诊GPT和ChatGPT在医疗细分领域的实际应用，包括门诊病历书写和手术记录书写。结果显示，全诊GPT在病历生成速度、主诉书写、现病史书写、初步诊断、诊疗意见书写等方面表现更优，符合医疗规范。手术记录方面，全诊GPT生成的内容准确度高，符合规范要求。全诊GPT能支持多种终端，适配EMR系统，为构建医疗大语言模型提供强大数据基础，并致力于为真实医疗服务场景提供更便捷的AI生成能力。
GPT聊天机器人：医疗领域的颠覆者还是辅助者？
这篇文章主要报道了一项研究，对比了医生和聊天机器人（如谷歌的ChatGPT）在回答医疗问题上的表现。研究发现，ChatGPT在理解和同理心方面胜过医生，其回答的质量平均比医生高21%，同理心高41%。然而，ChatGPT的回答有时过于冗长，可能影响其内容的可理解性。此外，ChatGPT在提供医疗信息时，可能更适用于对低年龄段儿童的诊疗。总的来说，文章强调了ChatGPT在医疗领域的潜力，但也指出了需要改进的地方。
人工智能助手在医疗领域的表现：ChatGPT与医生的比较
这篇文章主要介绍了医疗领域的GPT聊天机器人在与患者沟通方面的表现。研究发现，尽管聊天机器人无法提供医疗诊断、治疗或建议，但在某些情况下，它的回答质量可能超过许多医生的回答。在一场测试中，评估人员更偏向于ChatGPT的回答，因为它更善意和详细。此外，另一项研究表明，在某些临床场景下，ChatGPT的表现甚至超过了直接来自医疗机构的指导。然而，也有专家对其回答长度的影响和信心问题提出质疑。总的来说，这项研究表明，GPT聊天机器人在医疗领域的应用具有一定的潜力和价值。
分享的力量：为我的文章注入活力
这篇文章主要阐述了作者通过读者的分享、点赞和在看来获得精力的过程。每个读者 act like a sun that brightens up the author's day.
共享力量，激发活力——您的支持让我充满朝气
这篇文章强调了读者在社交媒体上对作者作品的互动和支持的重要性,这些互动会使作者感到充满精力和动力,并更好地创作作品。
【睿见】王飞跃 | 平行医生与平行医院：ChatGPT与通用人工智能技术对未来医疗的冲击与展望
面对现代医学的复杂性和智能技术的强力冲击，第一要务则是“变革思维”。若借用开创国家大规模资助科学研究的先驱Vannevar Bush科学散文中的精神，即是“我们不再应对！我们自由畅想！”本文作者系盘古智库学术委员会副主任委员、中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃。文章来源于《协和医学杂志》2023年第4期。本文大约6000字，读完约15分钟。 基于人工智能大模型和生成交互式智能技术（如ChatGPT等）的成功和迅速传播，又一次在全球范围激发了大众对于生成式人工智能和通用人工智能技术无限的想象[1]。 正如黑格尔所言，“历史总是惊人地重演”，人们似乎已忘却7年前对于人工智能程序AlphaGo大胜人类围棋高手后的惊呼和期盼[2]，对于ChatGPT的反应，依然遵循“我们从历史中学到的教训，就是没有从历史中学到教训。” 当前人工智能技术的进展，对于医学医疗的影响到底如何？ 6年前，因为对人工智能核心技术深度学习的贡献而获图灵奖的Hinton教授曾经预言[3]：“应停止培养放射科医生，在5年之内，深度学习将会比放射科医生做得更好”。而事实是：尽管深度学习相关研究已在近期取得了巨大进展，但“停止培养放射科医生”非但未能成为选项，还迫使我们必须加快加强培养更多更好的新型放射科医生。 然而，我们不能掉以轻心，ChatGPT技术表明，当基础模型(foundation models)广泛应用时，将迫使各行各业发生巨大变革，特别是医学健康事业，我们必须准备好应对快速“相变”式的冲击。 如何应对？对此已有较多专业性的讨论[4-13]。 然而，笔者认为，面对现代医学的复杂性和智能技术的强力冲击，第一要务则是“变革思维”。若借用开创国家大规模资助科学研究的先驱Vannevar Bush科学散文[14]中的精神，即是“我们不再应对！我们自由畅想！” 为此，本文基于著名科学哲学家波普尔关于现实组成的三个世界之本体论观点，讨论诸如ChatGPT之类技术对平行医生和平行医院的强力推动作用，探索智慧医学的“三个三”理念，即 （1）三类医生：数字人医生、机器人医生、生物人医生； （2）三种模式：“上午(AM)”自主模式(autonomous modes)、“下午(PM)”平行模式(parallel modes)、“晚间(EM)”专家模式(expert modes)或应急模式(emergency modes)； （3）三大技术：医学基础模型、医疗场景工程、医用操作系统，以期从根本上减轻医护人员的负担，特别是心理负担，深度发掘医患之间的人本共情，在强化传统医学医疗社会伦理和设施的同时，推动“患者拥有个性化和私人专属的数字医院”成为一项可行的普适技术。 一、平行化医学：三个世界，三类医生 正如文献[15-17]所述，“借鉴波普尔的关于现实的三个世界之科学哲学观点，我们可细化人类对现实的认知。”在此基础上，应重新认识医用机器和医疗软件在医学中的作用，进而重塑医学科学过程，使之与时代的智能科技相适应。 当务之急，应确立“三个世界，三类医生”的医学新框架，明确独立的数字人医生概念，协调其与机器人医生(如更先进的达芬奇式手术机器人)和生物人医生之间的关系，使ChatGPT开启的人工智能大模型技术以“小问题，大模型”方式在医学领域快速实施落地，从基于第一物理世界的医学之“专业分工”，基于第二心理世界的医学之“人机分工”，尽快迭代为基于第三人工世界的医学之“虚实分工”，如图1所示。 图1 平行医学新框架：三个世界，三类医生 换言之，由于ChatGPT的成立，“小问题、大模型”的新医学范式成为可能。为了避免由于大模型的算力和软件的复杂性使人类医生无法主导甚至更加“劳累”，我们必须要求未来的医学软件系统以“数字人”的形式重新设计并组织流程，特别是人机交互流程。 唯有如此，才可能迫使计算机、机器人及其软件以“生物人为本”，增加机器和软件的复杂性，减少人类的认知载荷与体力要求：人类医生只要以其日常熟知的与“人”相处的方式就可以与日益智能的医学系统交互，并有效地实现自己的目标，而不需要知道越来越多的功能选择，越来越复杂的操作要求。即智能医学系统必须对人类的要求越来越简单，对系统的要求越来越复杂。 按目前的技术发展趋势，将来每一个医学“小问题、大模型”就是一类数字人医生。如图2所示，其数量应占医生数量的绝大多数，比如80%以上，而机器人医生和生物人医生应为少数，比如分别在15%和5%以下。因为未来社会一定是一个以服务器为技术基础设施的算力世界，无论用还是不用，这些服务器都在耗能。 图2 平行医生 = (数字人 机器人 生物人)医生 因此，必须使之成为大量数字人“居住并工作的世界”，加以充分利用，只有这样才能保障我们社会的可持续发展。而机器人与生物人在本质上耗能，加上考虑人性的要求，因此它们不应该成为中低层生产和服务的主体。 这一新的认知将对未来的医学教育和医疗管理带来巨大冲击：我们将不可避免地像培养人类医生一样“培养”数字人医生，像管理人类医生一样“管理”数字人医生。换言之，我们必须变革目前的医学教育体系，使之数字化，使医用“AlphaGo”和“ChatGPT”之类的人工智能系统成为这些体系的标准组成，使人类的学习和数字人的学习交互进行、相辅相成，真正实现人在回路的强化学习模式。 而且，就像人类医学生必须考试成功才能从业一样，数字人医生也必须通过各种各样的医学场景工程的考核才可以被认证后使用，并可以再学习再使用，如同人类的继续教育或终身教育一样。虽然对于医院中数字人医生的使用管理，也有与医学教育同样的情景与问题[18]。 由此，医学本身必须成为虚实互动的平行医学[19-22]，ChatGPT已揭示了这是不可阻挡的技术发展趋势。如目前国际已兴起的“工业5.0”理念所表明的，医学也将从基于“工业4.0”的深度医疗理念[23]进入集人机物一体的“Cyber-Physical-Social Systems (CPSS)”医学5.0(Medicine 5.0)时代[24-26]。 二、人本化医疗：三种模式，以人为本 数字人医生的引入，可使医患之间的深度共情问题成为一个更加科学化的研究问题，未来的医学将进入一种新的范式。如有关数字人的个性设计和心理分析研究所表明的[27-28]，数字人、机器人和生物人医生之间将形成一种平行互动的医疗流程，以提高医疗机构的整体水平和效率。 最重要的，数字人医生的引入，使平行医生的构建与应用成为可能。平行医生利用数字人、机器人和生物人医生之间的平行互动是未来医疗健康的一大趋势。机器人和数字人医生可以通过远程诊疗和医学图像识别等技术为患者提供更好的服务，而AI基础模型平台则可以帮助医生更好地处理和分析患者数据和信息，提高医疗保健机构的效率和准确性[29-31]。 如图3所示，利用数字人、机器人和生物人医生之间的平行互动和流程设计，未来智慧医疗将进入一种新的范式： （1）“上午(AM)”模式，即医疗自主模式(autonomous modes...
ChatGPT与医学教育：AI的深度融合
随着人工智能(AI)在各领域的蓬勃发展，其在医学领域的应用也越来越广泛。最近，斯坦福大学的一项研究显示，OpenAI的聊天机器人ChatGPT在处理复杂的医学案例分析问题上的表现，竟然超越了医学生。这一突出的结果不禁引发了我们对当前医学教育方式的深度反思。实际上，如何有效地在医学教育中融合AI技术，已成为未来医学教育改革的重要议题。 ChatGPT的医学考试表现引人注目 根据斯坦福大学的研究，在美国医学执照考试(USMLE)的多项选择题中，ChatGPT的表现出众。为了检验这个AI系统处理更复杂、开放式问题的能力，研究人员对ChatGPT进行了进一步的测试。结果发现，ChatGPT在考试的案例报告部分，其平均得分竟然比医学生高出4分以上。 然而，尽管ChatGPT的表现优秀，但其也存在明显的缺陷。最大的问题在于，ChatGPT可能会编造虚假的“事实”或者产生“幻觉”。这在OpenAI最新模型GPT-4中有所改善，但问题仍然存在。 未来医学教育：AI与临床推理能力并重 对于ChatGPT在医学考试中的优异表现，斯坦福医学院已经采取了应对措施。他们将考试形式从开卷考改为闭卷考，以确保医学生能够在不依赖AI的情况下，独立培养和提升临床推理能力。同时，学院也成立了AI工作组，探索在医学教育中如何更好地融合AI工具。 教育经理Alicia DiGiammarino指出，虽然我们不希望医生在校期间过分依赖AI，以至于毕业后无法独立解决问题，但我们也不能忽视AI在现代医疗中的广泛应用。因此，医学生需要接受有效的AI培训，以便在未来的医疗实践中，能够充分利用AI技术。 AI技术：医疗保健领域的创新驱动力 值得注意的是，AI不仅在医学教育领域发挥作用，它还可能对医疗保健的其他领域产生深远影响。例如，能够通过文本描述生成3D模型的AI技术CLIP-Mesh，以及在第二阶段临床试验中首次向患者投药的医疗AI初创公司Insilico Medicine，都显示了AI在医疗领域的创新应用可能性。 总的来说，从根本上说，AI的发展正在深刻地改变我们的教育方式和医疗实践。对于未来的医学教育，我们需要思考如何更有策略地融合AI技术，让AI成为提升医学教育质量和医疗服务水平的重要工具，而不是成为医生独立思考和解决问题能力的阻碍。
ChatGPT助力狗狗生命：一条命被挽救的故事
ChatGPT在某些方面被过度神化，但在关键时刻，它的确能助你一臂之力。一名外国网友在推特上分享了自己的经历，他们的狗在ChatGPT的医疗建议下捡回了一条命。ChatGPT准确识别了兽医无法诊断的狗的血液状况，并找出了疾病名称。
ChatGPT助力狗狗的生命：一个AI聊机器人的medicalpower
这篇文章讲述了一名外国网友利用ChatGPT成功拯救了他宠物的生命。ChatGPT准确地识别了宠物血液状况并找出疾病名称,使得Cooper的狗在接受治疗后恢复健康。尽管ChatGPT在某些方面被过度神化,但它在关键时刻确实能够提供有效的帮助。