全诊GPT与ChatGPT在医疗细分领域的实际应用与对比

ChatGPT的火爆受欢迎程度，不仅激发了我国和全球对大型语言模型（LLM）的研究热忱，也使大众对大语言模型的魅力有了全新的认识。无疑，由OpenAI推出的ChatGPT，已经成为人工智能领域的新标尺。然而，这个在实际应用中备受关注的模型，在医疗这个特定领域中的表现如何呢？能否满足医生的日常工作中所需？这是我们必须深入探讨的问题。

在本文中，我们将重点关注两个医疗领域中的关键场景：门诊病历记录和手术记录记录，以评估全诊通自主研发的全诊GPT和ChatGPT在医疗子领域中的实际应用效果。

门诊病历书写

在门诊病历的生成测试上，选择了常见的“头痛”病症作为对比。

1、病历生成速度

ChatGPT采用逐行生成的形式，等待的感觉被弱化，会有一种书写速度非常快的错觉；

全诊GPT采用了加载的方式，它在实际书写速度方面超越了ChatGPT，然而在等待用户体验方面却略显不足。

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2、“主诉”书写

在撰写主诉时，需注意以下要点：首先，概括描述症状的持续时间；其次，简洁明了地呈现主要症状，字数不得超过20个字；最后，若涉及数字，务必采用阿拉伯数字进行表示。

在过去十天里，患者持续出现无明确原因的头痛，尤其在清晨醒来时更为显著，疼痛主要集中于头部的左侧。这种头痛状况在半小时内便可自然减轻。

全诊GPT的主诉内容：“头痛10天”，精简准确，且将提到的数字转化成阿拉伯数字，符合病历书写规范。

3、“现病史”书写

ChatGPT生成的病历中，无“现病史”的描述，其涉及到的“病史”内容更偏向于“个人史”的描述；

GPT全诊的写作方式遵循“诱因-病程-伴随症状”的顺序，这一模式使得文章的结构更为清晰。除此之外，还加入了“既往史”、“过敏史”以及“个人史”等元素，从而让病史描述更加全面详尽。

4、“初步诊断”书写

ChatGPT的初步诊断内容文字太多，没有得出明确的诊断结果；

全诊GPT给到了明确的诊断结果：原发性高血压、偏头痛。

5、“诊疗意见”书写

ChatGPT只给到生活方式的调整建议，无实质性的医学指导，结果相对比较“鸡肋”；

全诊GPT给出了检查意见、用药推荐以及生活习惯建议等内容，建议更符合患者的情况。

手术记录书写

手术记录的生成对比测试选择了“腹腔镜右肾部分切除术（经腹腔）”。

1、内容书写规范

ChatGPT生成的手术名称有误，专业术语识别不精准，手术记录没有按照标准的手术过程来书写，而是按照语音录入的内容顺序书写，不符合规范要求；

全诊GPT生成的手术名称符合语音录入的手术内容，同时手术记录严格按照标准的手术过程生成，有完整的手术打孔、解剖等过程描述和肿瘤部位的描述，内容更全面，更符合质控室对手术记录的规范要求。

2、国际单位转化

关于“距离边缘1公分”、“肿瘤大小约为2公分”、“手术出血量为60毫升”等涉及到单位的内容描述中：

ChatGPT依旧是中文“公分”、“毫升”的显示，更像是对语音转文本后的直接引用；

全诊GPT能够自动转化为国际单位“cm”、“ml”，更符合书写标准规范，也更利于对数值的阅读。

3、“缝合创面”描述

ChatGPT显示“使用了三个零和两个零的倒瓷线进行了两层缝合”，明显是对语音文本转化的直接引用，且生成的文本明显存在错误；

全诊GPT显示“3-0、2-0倒刺线连续缝合肾脏创缘”，专业的医疗术语生成让这份手术记录更完整。

从上述“门诊病历”和“手术记录”生成内容测评来看：

在医疗细分领域，全诊GPT生成的内容准确度更高，同时也更符合病历的书写规范，是一份完整、可用的病历文书；

而ChatGPT在医疗领域的表现，从当前的测试结果来看还有成长和完善的空间。

全诊GPT——应用于临床的医疗大语言模型

全诊GPT作为一款应用于临床的医疗大语言模型，它在本次测评中的表现足够让我们惊艳。

为了满足更多医院的语音书写需求，全诊GPT还能支持手机、iPad、电脑等多种终端的使用，方便医生随时随地进行语音病历书写；同时也能完美适配市面上其他厂家的EMR系统，一键引用即可将生成的电子病历草稿自动填充到医院电脑的EMR系统内，工作流程更简单。

全诊GPT并非凭空而生。7年间，全诊通已经服务了100+区县，15000+医疗机构，35000+医生，年诊疗人次达7000万+，为构建医疗大语言模型（LLM）提供了强大的数据基础。

通过对医疗专业语料和用户反馈信息的深度学习，其医疗语音识别上的准确性已经优于自动语音识别（ASR）模型；同时还具备了知识库自动检索+大模型智能问答的技术能力，拥有丰富的临床应用经验。

全诊GPT致力于为真实医疗服务场景提供更便捷的AI生成能力，帮助医院实现：预诊、门诊、住院、手术、查房等多阶段、全流程的精准化、自动化服务，解决医生的工作痛点，提高医生的工作效率。

未来，全诊GPT也将一直保持创立初心，遵循医疗的本质，为持续实现数字医疗服务而努力。