文章主题：自然语言处理, 人工智能, 医疗应用, ChatGPT
It is happening!
人工智能或将重塑医疗
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就在昨天小编收到了一位热心读者的后台留言：
相关阅读：麻醉小白也能看懂的脑电图，该系列文章是小编非常受欢迎的系列文章，介绍了使用实时脑电图的基本概念以及麻醉状态下的改变，并介绍了如何通过频谱判断麻醉深度的一系列方法。小伙伴们的学习热情很高，于是就有小伙伴想到了能否利用这些新的监测手段开展科研，这是非常好的思维方式。
作为一个人工智能助手，我并非一位专业的科研工作者，也没有足够的咖位来回答这个问题。然而，近期ChatGPT的火爆程度引起了人们的广泛关注。因此，我们决定借此机会采访ChatGPT，并探讨人工智能在医疗领域中的潜在应用，希望能够为广大读者提供新的思考方向。
令人惊讶的是，仅仅一年多时间，我们就见证了自然语言人工智能处理模型的巨大进步。随着ChatGPT的诞生，人们不禁开始思考这个模型在未来医疗行业中的潜在应用。
ChatGPT 认为未来其在医疗行业的应用领域广泛，包括：1、作为虚拟医疗助理，ChatGPT 可以解答患者的疑问，并提供相关疾病的生活方式建议；2、与电子病历系统整合，为临床决策提供支持，如整合各类生命体征和实验室检查数据，辅助医生进行诊断，并提供相应的治疗建议和预后预测；3、从大量数据库中快速提取所需信息，如临床试验和医学期刊，以协助医疗工作者做出更明智的决策；4、为患者提供准确、明了的教育信息，并根据患者的疾病、治疗和用药情况，以对话形式提供明确、准确的信息，以帮助患者更容易理解；5、在精神健康领域为患者提供心理支持，通过训练和对话方式，帮助患者更好地应对焦虑和抑郁等心理问题。尽管 ChatGPT 指出 AI 在医疗领域的应用仍处于初级阶段，但在实际应用中，也需要谨慎评估以确保其有效性和安全性。
当我看到这个看似无懈可击的回答时，我确实感到非常震撼。事实上，许多应用已经开始部分实现这些功能，如虚拟医疗助手和临床决策支持等。在我所在的笔者医院，我们的Epic系统已经整合了多种预测模型，以便预测患者疾病严重程度的恶化指数，以及出院后再次住院的风险评分。这些预测模型的结果可以直接从病例系统的结构化数据中自动计算并获得。具体来说，患者的DI可以通过图表中的所有可用数据自动计算，而详细的模型信息您可以自行查找。
真实的Epic系统中大概长这个样子：
*所有患者相关的数据全部做了模糊处理，数字即为D.I，能够用于患者在接下来的住院期间病情继续恶化的可能性并且评估疾病的严重程度，最右的百分比即为患者如果能够出院，因为疾病再次入院的可能性。
在探讨人工智能在临床支持方面的应用时，我们需要深入到其实质。AI具备强大的自然语言处理能力，能够直接从患者的病历中提取关键信息。借助结构化的实验室检查数据，AI可以提供可能的鉴别诊断、依据和治疗建议，从而为医生提供有力的支持。ChatGPT模型通过整合实时网页数据，能够实现对多源信息的实时抓取和整合，为医生提供可靠的意见。具体来说，AI可以在以下几个方面发挥重要作用：首先，AI能够帮助医生快速准确地了解患者的病情，为制定治疗方案提供依据；其次，AI可以协助医生进行鉴别诊断，避免误诊和漏诊；最后，AI可以为医生提供个性化的治疗建议，提高治疗效果。总的来说，AI在临床支持方面的应用前景广阔，有望为医生提供更加精准、高效的服务。
AI不仅提供了专业的分析意见，而且每一个建议都附有实时参考资料作为支撑。其在美国临床执业医师资格考试中的成功，已经充分展现了AI在临床决策支持领域的巨大潜力。同时，AI在医学教育领域也具有广阔的应用前景。
尽管当前的模型存在一定的局限性，然而它所展现出的潜力和价值已引起USMLE以及与之合作的考试机构NBME的高度关注。
在适当运用AI模型的情况下，它可以提高考试评估的精准性，并为学生的学习提供有力支持。针对USMLE和NBME的未来发展，我们将重点关注ChatGPT在回答过程中的错误部分，并计划将其与医学教育相结合，以期在医疗领域取得更佳的效果。
https://www.usmle.org/usmle-program-discusses-chatgpt再让我们回到麻醉学本身，小编继续提问，麻醉学领域的应用有哪些可能的应用？
除了和上述雷同的部分，有趣的场景包括了麻醉药物剂量的把控，或许能够有助于降低剂量不足或者剂量过量的一些风险。另一个方面能够帮助术中生命体征的监护，从而更快地帮助麻醉医生处理可能出现的异常变化。在这方面的应用，Edwards有一个专利即Hypotension prediction index (HPI)，该指数能够预测将来5-15分钟内患者出现持续低血压的风险，虽然这方面的研究有诸多缺陷和批判性评价，但是小编依然相信未来AI在这方面的应用潜力。
在美国的医学系统中，影像学是一个竞争非常激烈的专科。几乎每一个准备投身影像学的医学生在面试的时候都会被问到一个问题：那就是你如何看待人工智能在阅片方面的影响。早在2019年的时候Google发布会就已经展示了他们研发的AI算法在检测早期肺癌的实力，并且准确性已经超过了影像学专家。所以笔者对于未来AI智能阅片，包括医学影像学和病理学全面超越人类专家毫不意外，并且很可能在未来几年全面超越。
而这个话题至今依然有着持久的讨论，笔者就该话题采访了在加州的影像学朋友Dreamco，她的看法如下：
ChatGPT的优势在于对语言的理解和使用，但目前它无法给出正确的科学答案，比如计算数学题或者个体化地分析医学问题。但是我们也需要注意到，绝大部份的医学临床教育并不是发生在书本的学习上的。如果AI模型可以记录到我们日常临床工作的所有对话细节，或许可以距离AI医疗更近一步。
Dreamco最后咱们让ChatGPT总结一下：它给出的总结依然超出我的预期。
人工智能在医疗健康、麻醉学、疼痛学的潜在应用有重要的地位，AI算法能够用于预测疾病，辅助用药，监护体征，临床决策支持等等。而这些进步已经实实在在地发生了，AI对于药物设计，影像病理阅片已经有了相关的成果。这些进步能够将有可能改善患者预后，减少不良事件，让医生工作从繁杂的工作解放出来，更加有效率地做至关重要的决策。
你有一些其他的什么想法，欢迎在评论区和大家一起分享。
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