文章主题：人工智能对话机器人, ChatGPT, 医疗健康领域, 信息整合能力
导 读
自2022年11月ChatGPT由OpenAI推出以来，人工智能对话机器人的热度一直维持在较高水平。仅仅五天后，这款机器人便在全球范围内实现了百万注册用户的突破，这得益于其卓越的信息整合能力和自然语言处理技巧，引发了各行各业对其应用的深入思考。
在医疗健康领域，ChatGPT的应用前景广阔，它未来的使用场景可能会包括信息检索、医疗文本撰写以及辅助诊断等方面。这些基础应用不仅能够极大地提高从业人员的工作效率，同时也可能带来一些挑战，如准确性、数据安全和伦理问题等。因此，我们需要在推广ChatGPT的同时，也要关注这些问题，并积极寻求解决方案。
本文从医疗健康从业者，尤其是商业化的角度出发，以经常需要处理的日常任务为例，从案头研究、虚拟代表、数据分析和医疗文本撰写四个方面，选取任务测试ChatGPT的完成情况，望能给相关从业人员一些启发。【文末有彩蛋】
本文中使用的所有数据仅为演示用，非真实数据。文中所有测试基于ChatGPT Jan 30 Version。
1
案头研究
在进行案件研究时，我们需要依赖大量的资料来寻找有价值的信息。在这方面，ChatGPT作为一种基于大规模语料库的大型语言模型，被人们赋予了提高案头研究效率的厚望。其庞大的语言库能够为我们提供丰富的资源，帮助我们更快速、更有效地从海量的资料中筛选出有用的信息。
在面对上述情况时，IQVIA的数据科学和高级分析团队设计了一系列医疗健康的测试案例。这些案例主要分为两个版本，分别是简单版和复杂版，其区别在于人工搜索所需的时间不同。
简单版本中，我们设想了一个需要对血友病及其市场内相关产品有个大致了解的新人。
可以看到ChatGPT能够用简洁的语言概括出关于血友病的核心信息，成功降低了获取信息的时间成本。并且能对于回答中的信息进一步沟通，要求其提供更详细的内容。
在更为复杂的版本中，我们期待ChatGPT能够对中国市场上在售的丁型肝炎RNA检测试剂盒进行深入研究，并以表格的形式详细呈现相关产品名称及重要信息。
ChatGPT给出了一份看似满意的答卷，然而经过我们人工搜索，发现所列出的产品信息均属编撰。继续对其提问也无法获取公司相关信息。同时，在多次“审问”后，ChatGPT给出了想要生成此表格的模板，例如：公司名称通过填写XX生物生成。
所以，综合以上测试情况来看，ChatGPT有很强的总结能力，在了解市场整体情况上大大提高了搜索效率。但是，引用ChatGPT做案头研究需要审慎判断答案的真实性和时效性。我们建议通过使用不同的提问方式，多次提问相同内容，测试结果是否为机器生成结果。
2
虚拟代表
在近些年，我们观察到越来越多的企业开始采用“虚拟代表”工具来帮助维护与医生的联系。然而，鉴于医药领域的专业性，当前市面上大多数“虚拟代表”的智能问答功能仍然停留在大纲性的问题解答层面，并且缺乏类似人类的语言情感，因此在提升用户黏性方面还有待提升。
ChatGPT 的出现，为“虚拟代表”的实现带来了新的机遇。这个更加智能的对话机器人，是否会对传统医药代表产生竞争压力，乃至最终取代其在市场中的地位？带着这些疑虑，我们采访了一些专业人士，以期获得更全面的认识。
ChatGPT对于是否能够替代医药代表持有否定观点,并强调了医药代表在行业中的不可替代性。然而,从对话机器人的本质来看,ChatGPT已经拥有了理性和严谨的思维方式。虽然其回答内容可能较为陈腐,但与传统模板类对话机器人生硬的语气相比,ChatGPT已经更接近于实现“虚拟代表”的初衷。
但当我们提出让ChatGPT充当一名经验丰富的医药代表并向医生介绍一款产品时，ChatGPT拒绝充当该角色。
受限于合规政策等原因，ChatGPT没有被赋予直接充当一名销售人员的权力。那么它现在可以为药企做些什么呢？我们进一步要求ChatGPT充当一个经验丰富的医药代表，作为前辈去指导新人工作。
可以看到，ChatGPT给出了一个相对完备的产品介绍框架，对医药代表新人可能会起到一些指导作用，但是内容却还是稍显空泛，新人代表可能会期待更有价值的销售经验。
综上，目前的ChatGPT可以作为一个优化手段让“虚拟代表”产品在问答机器人功能上更智能，对医药代表起到辅助的作用，但并不能构成威胁。
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数据分析
数据分析早已是医疗健康行业不可或缺的工作内容。ChatGPT在数据分析工作中的潜在应用可以被分为两个方面：数据处理相关的代码撰写与数据分析报告生成。
基于此，我们分别对ChatGPT的代码和分析报告生成能力进行了测试。
在真实的测试场景中，我们可以看到作为一个语言模型，目前ChatGPT并不具备读取数据集文件的能力，需要人类专家将数据集转换为自然语言提供给它。除此之外，它暂时也并不具备将数据自动可视化的能力。从分析结果上看，其准确性也有待进一步提高。
4
医疗文本撰写
随着医药相关文章审查力度的加大，医疗文本撰写的重要性与日俱增。医疗文本撰写涉及创建结构良好的科学文档，包括临床文档、健康杂志等。我们选取“根据电子病历撰写医疗报告”任务，测试ChatGPT在这一任务中的表现。
在测试病例中，我们设置了一些“陷阱”，包括格式不规范、标点错误、药名错误、药品用法缺失。直接要求ChatGPT生成报告后，可以发现它能成功生成相关医疗报告，并主动修正了格式和标点错误，且添加了两句总结。
随后，我们对ChatGPT进行了一些引导。我们发现，在要求其添加药品使用方法时，对应的使用方法并不正确。在要求添加饮食作息建议时，ChatGPT在报告中添加了4条完全适用于便秘患者的建议。在询问其是否发现药品名称错误并纠正时，ChatGPT能识别药品名称有误，但无法提供正确的药品名称。最后，我们要求其过滤隐私，它能成功根据提示完成相应信息的过滤。
综上来看，ChatGPT在医疗文本撰写上能模板化地输出文字，并根据具体要求生成文本。但是文本内容涉及事实的准确性仍需进一步筛查。
结 语
经过对常见商业化工作中的主要任务测试，可以发现ChatGPT相较于传统问答机器人更加智能，拥有更广泛的应用空间。其在生成报告，整理文字的优越能力令人惊叹。但是，也需要使用者更加谨慎地看待其给出回答结果的真实性和事实性。
在医疗健康领域中，ChatGPT当前受限于合规、通用语料训练、以及中文训练资源较少的因素，能发挥出的效果有限，并不能完全满足于企业的真实需求。但是，随着各大科技公司不断发布新研发的大型语言模型与针对企业做定制化产品的开发计划，后续AI在医疗健康领域的发展仍值得期待。
彩 蛋
我们请ChatGPT为IQVIA赋诗一首，大家觉得中英两版哪个更有文采？
中文版
英文版
更多信息，敬请垂询：
金晖
IQVIA艾昆纬高级总监，
数据科学和高级分析部中国区负责人
hui.jin@iqvia.com
王越
IQVIA艾昆纬高级经理，
数据科学和高级分析部
yue.wang1@iqvia.com
特别鸣谢本文其他作者：涂途，何宇博，吴秉臻，张静，姚道州，杨晨曦等。
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