文章主题：健康, 医学, 研究
三年换了17位医生都没看好的疑难杂症，竟然被GPT准确地找到了病因！
这件事瞬间震惊了所有人。
自GPT大火以来，AI+医疗项目也很快被提上了日程。谷歌Med-PaLM系列模型更是屡创佳绩，在医师资格考试中一次又一次刷新成绩。
然而，在AI+医疗模式目前的发展阶段，AI模型并没有达到挂牌问诊的水平，其主要还是职业医生的“学徒”，起到辅助诊断的作用。
但如今，GPT成功诊断了十多位人类医生三年都未能成功诊断的疾病，颇有种学生打脸老师的戏剧性反转。
事实上，GPT尤其是GPT-4，在疾病诊断方面，还是有着不错的准确率的。
“探究人工智能在医疗领域的应用与挑战” 的文章。该文深入剖析了人工智能在医疗诊断、治疗方案制定以及病人管理等环节中的重要作用，同时也对其可能带来的伦理和法律问题进行了深入探讨。
AccuracyofaGenerativeArtificialIntelligenceModelinaComplexDiagnosticChallenge的论文。
研究团队测试了GPT-4在具有挑战性的医疗病历中的做出准确诊断的能力，测试结果显示，生成式人工智能GPT-4在近40%的时间里选择了正确的诊断作为其首要诊断，并在三分之二的具有挑战性的病例中提供了正确的潜在诊断。
由此看来，大模型在医疗领域的未来应用有着非常可行的现实基础。
01
人类诊断不明的疑难杂症
竟被AI解决
回到本次的故事当中，故事的主人公是一位名叫Alex的4岁男孩。
据其母亲Courtney称，2020年时，她4岁的儿子Alex的身体就出现了莫名的疼痛，每天必须要吃镇痛药才能缓解症状。
最初，父母猜测可能是因为孩子换牙期或者蛀牙导致的疼痛，因为在当时，孩子也出现了磨牙等状况。
于是，母亲带着Alex去看了牙医。但牙医很快便排除了这些原因，认为Alex可能只是磨牙而已。
不过，牙医经过诊断也给出了自己的看法，他认为引起孩子的病因是气道阻塞，因为气道阻塞会影响睡眠，从而可能引起孩子的疲惫和喜怒无常。为此，其向Alex的父母推荐了一位专门治疗气道阻塞的正畸医生。
Alex的父母随后便带着Alex找到了这位正畸医生。
经过正畸医生的检查，他认为Alex的上颚对于其口腔和牙齿来说太小了，这会使得他在夜间呼吸困难，所以医生建议在Alex的上颚装一个扩张器。而情况也确实发生了好转，但只是暂时的。
不久后，Courtney发现，Alex很久没长高了，并且，左右脚的发育似乎也有些不平衡：Alex老用右脚走在前面，然后拖着左脚走。
为了及时治疗，Courtney带着Alex去看了一位儿科医生。
儿科医生诊断认为，孩子是因为感染了新冠病毒才会有这些症状。虽然对这一诊断存疑，但Courtney还是接受了医生的治疗方案，采用物理治疗来矫正Alex左右脚不平衡的问题。
但治疗效果并不让人满意，并且，Alex还出现了严重的头痛。于是Courtney又带他去看了神经科医生，结果说Alex患有偏头痛。
头疼还没治好，Alex又出现了精疲力竭的症状，Courtney便又带他去看了耳鼻喉科医生，以确认Alex经常性的疲惫是否是因为窦腔或气道而导致了睡眠障碍。
看完一圈后，Alex终于又继续进行物理治疗，但物理治疗师认为，Alex可能患有一种名为Chiari畸形（小脑扁桃体下疝畸形）的先天性疾病。这种先天性疾病会导致头骨与脊柱相接处的大脑出现异常。
这个诊断结果让Courtney有了一些较为明确的方向，于是她先是自行对此研究了一番。
随后带着Alex看了更多的医生：一位新的儿科医生、一位儿科内科医生、一位成人内科医生和一位肌肉骨骼科医生，但依旧没有成效。
在无奈的处境下，Courtney注册了ChatGPT，寄希望于AI能提供点有用的信息。然而正是这一看似“病急乱投医”的举动，却彻底推动了Alex病情治疗的进程。
在Courtney将症状、医学检测报告等信息仔细地输入到ChatGPT中后，ChatGPT给出了诊断——脊髓栓系综合征(TCS)。
脊髓栓系综合征是一种罕见的神经系统疾病，在新生儿中的发病率约为0.005~0.025%。
美国国立神经疾病和中风研究所的资料显示，脊髓栓系综合征是一种神经管缺陷，脊髓（通常在脊柱的底部）被“栓系”或拉紧，而不是自由悬挂在脊柱中。
这种“栓系”导致脊髓在生长和活动中受到不正常的拉伸，可能导致神经损伤和功能障碍。症状可能包括腿部疼痛、脊柱畸形、脊柱侧弯、肌肉无力、脚步异常等。
症状几乎都对上了，于是Courtney顺着这个方向进行求医，很快便得到了越来越明确的答案。随后，她找到了一位神经外科医生，医生确认了这就是脊髓栓系综合征(TCS)，并一眼就看出了病症的具体位置。
哈佛大学流行病学助理教授AndrewBeam在得知此事情后表示：“ChatGPT是一个超级强大的医疗搜索引擎。”
02
越来越卷的AI医疗赛道
AI医疗是“雪中送炭”
ChatGPT的这番表现，在外行人看来可谓惊艳，但在内行人眼中，不过是正常发挥。
哈佛大学附属医院布莱根妇女医院（BWH）发表在JAMA上的一项研究就显示，在给出癌症治疗建议时，ChatGPT有62%的案例是完全正确的。这一表现还是相当不错的。
与此同时，在医疗赛道上早早布局且取得不小成就的谷歌，其近期在AI医疗模型上取得的成就也是格外亮眼。
在年度健康活动“TheCheckUp”上，谷歌披露了新的迭代版本Med-PaLM2的部分信息，称其达到了专家级水准，在美国医师资格考试中的得分达到85%。
随后，由谷歌Research和DeepMind共同打造的全球首个医疗大模型Med-PaLMM宣布正式发布。该模型不光懂临床语言、还懂影像，懂基因组学，并且临床能力更是胜过约40%的放射科医生。
视线回到国内，国内巨头们也纷纷涌入医疗大模型领域。就在9月8日，腾讯健康公布了一款医疗大模型，全新发布智能问答、家庭医生助手、数智医疗影像平台等多场景AI产品矩阵。并与迈瑞医疗达成战略合作，双方将依托云计算、医疗大模型等数字技术，携手推进医疗器械产业的数智化升级。
而在之前，7月13日，京东健康正式发布面向医疗健康行业的大模型“京医千询”，这是一款建立在京东言犀通用大模型基础上，覆盖全流程医疗需求、实现智能决策、支持多模态的医疗大模型。
此外，华为云也与广州金域医学宣布进一步深化合作，并正式签署盘古大模型战略合作协议，双方将合力打造医检行业AI大模型，驱动医学检验全链条多场景的智能化。
国内AI医疗赛道的“百模大战”也正打得火热。
AI如此出众的能力，于医疗行业而言不是锦上添花，而是雪中送炭。这是迈瑞医疗集团研发副总裁李新胜给出的观点。
事实上，全球普遍面临的一个问题便是医患比例的失衡，以及医疗资源的分布不均。优质的医疗资源很难抵达偏远落后的地区，造成健康不平等现象。
“AI医生”的出现，将会成为解决这一问题的重要节点。例如远程医疗，AI医生可以通过远程医疗服务为那些医疗资源匮乏的地区提供医疗咨询和初步诊断；再比如AI助手，辅助优质资源匮乏地区的医生进行诊断，提升诊疗效率和诊断正确率。
不过，从目前来看，虽然AI医生在疾病诊断上屡屡出现一些惊喜，但这并不意味着AI就具备了独立问诊的能力。在现阶段，AI仍是扮演着医生助手的角色，从事辅助性的工作。
至于AI偶尔展现的惊人能力，也不用太过意外，保持平常心看待就好！
作者：西瓜 排版：黄蕾卉
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