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ChatGPT通过美国执业医师资格考试?医疗人工智能会取代还是帮助医生
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wangtao123
2023-3-5 12:28:23
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人工智能系统ChatGPT近日大火,不少领域的从业人员都开始“担心失业”,而这把火也烧到了医疗领域。据报道,ChatGPT在美国执业医师资格考试中取得了合格或接近合格的成绩。
作为一线医生,上海市第十人民医院老年医学科主任彭沪就一些常见症状问询了ChatGPT,他认为
ChatGPT给出的指导性意见和诊断比较准确。
此前,上海市第十人民医院等12家单位入选“上海市首批人工智能试点应用场景”,并在全国率先进行人工智能深度应用。
谈及人工智能将来是否应该取代医生,彭沪认为,医疗人工智能的发展目标应该是辅助医生,而非代替医生。人工智能可以帮助医生快速完成一些繁琐的重复性工作,从而提高工作效率、改善工作质量、提升治疗水平、减轻医务人员的工作负担。
但最终的判断和决策仍需要在医生的监督下进行。
“尤其在强医疗场景中,人工智能的应用还牵涉到伦理、政策、论证等多方面因素。”
“80分的医生也可能会出现30分的状态,
有了人工智能的帮助,可以让医疗更加均质化。
”彭沪介绍,目前我国自主开发的医疗人工智能项目主要集中在图像分割、医疗影像分析、机器翻译、病理细胞分析等领域,其中医疗影像分析方面的人工智能应用较多。
那么人工智能技术专家如何看待ChatGPT在医疗领域的应用?对此,解放日报·上观新闻记者专访了商汤科技副总裁、商汤智慧健康事业部总裁张少霆,以下是专访内容。
Q1:
目前ChatGPT的问诊水平如何?
A:基于超570GB数据、1750亿模型参数训练,ChatGPT已经实现了比较出色的知识积累、语义理解和内容生成能力,达到了一定问诊水平,在医疗领域是具有划时代意义的一款产品,
打破了过往同类产品的“天花板”。
但诊疗是一项复杂且严谨的工作,需要综合患者主诉、病史、各种检验检查等因素,来设计个性化诊疗方案。目前为止,我们对ChatGPT的测试结果表明,其给出的治疗方案比较泛泛,对于复杂病例的处理能力相对有限,
更倾向于给出一些看似“永远正确”的方法论型建议,
还难以产出和人类医生同等水平的个性化详细诊疗方案。此外,传统诊疗路径会讲究面对面的“望闻问切”,全方位对患者进行诊断。所以整体而言,
ChatGPT离临床应用还有一定距离。
从患者的角度出发,是否能相信ChatGPT这类人工智能“医生”呢?患者在就诊时,往往会关注医生的年资、背景,从而建立对其诊断专业性的信任。而目前ChatGPT是直接生成“黑盒”内容,用户无法得知其结论依据来源。不过近期微软Bing搜索引擎将ChatGPT整合过程中,将这一问题进行了优化,会展示该条回答所引用的内容来源。对于严肃的医学领域来讲,是一项非常重要的功能进步。
Q2:
您认为医疗AI的目标应该是代替医生还是辅助医生?
A: 我们就这个问题问了ChatGPT“本人”,它非常谦虚,认为自己是医生的帮手,而并不能完全取而代之。
对于一个即将到来的人机协作互相增强的全新时代,
我觉得医疗人工智能的目标既不是替代,也不是辅助,而是融合。
通过模型训练和迭代,人工智能不断学习医学领域内的新知识和思考方法,并依托大规模计算能力进行整合,
未来人工智能在知识的完整性和回答效率等方面,有可能将远超人类医生。
与此同时,人工智能可以提供更多的角度、内容来启发人类医生,提供高效精准的“知识库”,从而提升医生对于各种复杂情况的处理能力,降低误诊、漏诊风险。因此,像ChatGPT这一类的人工智能,将变成医生很好的助手。
此外,ChatGPT的话术表达很“善解人意”,可以充当不厌其烦的线上机器人来进行医生诊疗前端的预问诊、患者分诊等帮手,让患者有更好的就医体验,也减轻医生的工作压力。
Q3.
我国有哪些自主开发的医疗人工智能?
A: 近年来,我国医疗人工智能相关的产品犹如雨后春笋般涌现,如腾讯觅影、科大讯飞医疗、联影智能、平安医疗、商汤科技等。与其他人工智能行业类似,医疗人工智能大多关注图像分析领域,例如计算机辅助阅片、手术规划等。刚需性使得这些科技公司与医院形成了良好的互动,产品在落地场景中不断打磨。现在如果去国内大城市的医院做医学影像检查,大概率背后会有人工智能帮助医生提供更快、更准确的诊断。
但类似ChatGPT的语言大模型技术还没有在我国医疗人工智能领域真正落地。
医疗作为一个复杂且严谨的应用场景,需要语言大模型具有更高的理解力、完整且扎实的医学知识整合和更优质的内容输出。在中国落地还需要基于中文或多语言的大模型,
不过我相信很快会看到这类技术所支撑的产品落地。
Q4:
医疗人工智能未来会朝向什么方向发展?
A: 我们把这个问题留给chatGPT来回答吧。
具体到ChatGPT技术,它在医疗方面的发展有哪些可能?我认为它首先会从家庭医生或健康助手的角度发挥作用,
采用对话问诊的方式为病人提供指导性的帮助,这属于通用决策。
随后它会进化为专科医生,
辅助医生为病人提供详细的治疗建议,这属于个性化决策。
而这些突破不能仅依靠累加语料来实现,更需要技巧性地融合医学知识,例如临床指南和代表性病例。我们期待在将来它能够实现IBM Watson未尽之愿望。
栏目主编:顾泳
来源:作者:侍佳妮
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RmcbcrlV
2023-3-5 12:29:13
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科大讯飞的辅助诊疗系统还可以
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