ChatGPT能为医学做些什么？

最近，ChatGPT作为一个新近上市的，以文字对话为基础的人工智能（AI）软件，在全球范围内掀起了一场AI普及应用的热潮。几周前，ChatGPT通过了美国医生执业资格考试(Medical Licensing Examination, USMLE)，这是一项所有在美国执业的医生都必须参加的考试。这个聊天机器人以优异的成绩通过了微生物学家Dr. Alex Berezow设计的微生物学考试。根据Dr. Berezow的介绍，这10道考题适于大学水平的终期考试。在斯坦福大学，有相当一部分学生在期末考试中使用ChatGPT。 

哈佛医学院的住院医生导师Tiffany H. Kung M.D. 等在研究中评估了ChatGPT在USMLE考试中的表现，他们认为:“考试结果最终表明，经过大型语言模型（一种基于机器学习的自然语言处理技术）训练的ChatGPT具有协助医疗培训甚至拍板临床决策的潜力。” 

自美国初创公司OpenAI于2022年11月向公众免费开放其聊天机器人原型ChatGPT以来，这种基于文本的对话系统的应用潜力已经引起了不小的轰动。这些应用包括文本生成、翻译和自动文书编辑。据估计，自今年2月成立以来，OpenAI的注册用户已经超过1亿。

由于ChatGPT正在永久性地改变着许多行业和生活领域，并充满了不确定性。因此在全球范围既带来了希望，也引起了恐惧。纽约学区已经禁止了ChatGPT的使用。但是这个决定是否正确?德国慕尼黑工业大学(Technical University of Munich, TUM)和（Ludwig Maximilian University of Munich大学）的科学家们认为，这项禁令是“一种不正确的, 过于简单化的解决方案”。他们认为，像ChatGPT这样的语言模型可以带来更大的教育平等。科学家们还认为ChatGPT语言模型的产生和发展，是一个技术领域的里程碑，没有回头路可走。这些工具已经出现在世界上，它们会变得更好，我们必须学会如何建设性地使用它们。

ChatGPT已经可用的模板 

Jens Kleesiek作为德国埃森大学医院AI医学研究所的医学博士，内科医生和计算机专家，在ChatGPT参与医疗保健的活动上证实，现代语言模型发展过程中正在发生很多事情，而这一切都是一蹴而就的。除了OpenAI，谷歌也宣布了自己创建的聊天机器人Bard，这是对ChatGPT的横空出世的直接回应。 

建一个OpenAI账户，亲自尝试一下现在的聊天机器人可以怎样帮忙撰写医疗报告、创建知情同意书和在回答患者询问的问题时能达到何种满意程度？的确都是很有趣的事情。操作ChatGPT的时候，要尽可能地使用措辞精确的提示(输入)，检查和纠正后续的回答，这些都是非常重要的关键步骤。在Promptbase网址上，用户可以找到使用说明书和购买现成的操做指南。在此基础上ChatGPT已经为用户提供了一系列非常有用的操作模板。

这里举个例子：Berzow博士的微生物学试题中有这样一道题:“一个病人出现在急诊室，症状为严重头痛和脖子僵硬。医生建议进行腰椎穿刺收集脑脊液。脑脊液革兰氏染色显示存在革兰氏阴性双球菌。诊断结果是什么?”  ChatGPT给出的正确回答是:“根据您所提供的信息，脑脊液革兰氏染色显示存在革兰氏阴性双球菌，这是一种典型的椭圆形细菌，成对出现。这一发现与脑膜炎的诊断一致。” 这个例子也许会给读者们带来许多具体的启发和兴趣。 

目前ChatGPT存在的局限性 

诸如此类的问答和人机对话，会让人们很快忘记，其实现代人工智能(AI)并不是通常意义上的智能。更确切地说，ChatGPT是模式识别，是在概率计算的基础上编译句子。因此，ChatGPT是具有局限性的。OpenAI自己也指出，ChatGPT可以生成听起来似乎合理，但是错误或无意义的回答。该模型还对输入的改变，或对同一输入请求的多次尝试做出过于敏感的反应。此外，ChatGPT也经常会出现绕圈子式的回应，过于频繁地使用某些公式，并且喜欢使用陈词滥调。这些都是在医学上不希望看到的。 

信息来源未知

ChatGPT的一个重要的局限性是，目前还不可能知道AI在制定具体回应时，是从哪些来源中获取资讯和信息的。根据ChatGPT语言模型的局限性，以医疗报告为例，以下情况是可能要面对的挑战：

* 事实的陈述必须可靠而简明

* 为了患者的安全，建议使用的药物和剂量必须正确

* 使用ChatGPT 输入的组合必须节省时间，并且必须能很好地集成到工作流中

* 必须解决有关责任、数据保护和版权的问题 

阿姆斯特丹大学临床心理学教授DR. Claudi L. Bockting等刊登在（Nature）杂志的一篇评论文中，列举了ChatGPT在进一步开发和研究中应该考虑的五个方面：

* 规定对人们的对话反应进行审核

* 制定责任法规

* 投资于真正开放的语言模型

* 利用 AI 的优势

* 扩大辩论范围并对处理技术的采用采取严格苛刻的态度

 专家认为ChatGPT和类似的工具在医学上有很多应用潜力。例如：

* 结构化数据（回顾性/输入时）

* 数据筛选

* 总结病史（要求可靠性）

* 病历收集（与患者互动）

* 定制语言的信息调解（Information mediation in customized language）

* 研究结果翻译

* 文献检索

* 替代与护理人员的某些对话

* 与生成图像模型链接

  专家还认为ChatGPT与其它人工智能算法相结合对医学界来说非常重要。在最近发表在《放射学(Radiology)》杂志上的一项研究中，研究人员调查了ChatGPT能在多大程度上提高乳腺X光摄影术中，计算机辅助诊断(CAD)的识别和解释能力。通过将ChatGPT整合到CAD系统，可以查询特定的患者或图像。AI学习还可以通过获取现有指南的数据支持来提供对图像的理解，并发现基于图像的生物标志物。

在使用ChatGPT等AI技术时，小心谨慎操作格外重要，尽管面临诸多挑战，但是专家还是认为这项技术在支持临床决策、以至提高成像程序的便利使用方面具有重大潜力。 

正在研究的应用平台

专家介绍了两项关于语言转换模型的应用研究，所使用的转换器与OpenAI的生成式预训练转换器3 (GPT-3)属于同一类别。在第一项研究中，语言模型用来在文本中快速找到特定的信息。提示的一个例子是，“病人感染了吗？” 我们会看到这个模型并没有随意做出反应，而是替尔代之做出了可为理解的响应。 然后，在文本中突出显示这些信息，以实现适当的可追溯性和一定的可靠性。这样，就可以理解为没有任何内容是想象或捏造的，并且这些响应是基于事实的。

使用自然语言查询，从弱结构放射学报告中提取信息的一项研究目前正在审批过程中。 另一项已经发表的研究，从放射学所见评估治疗反应。 这个想法是聊天机器人或语言模型可以用来总结复杂的病史。 目的是为了在肿瘤发生的情况下，确定患者是否有恶化、改善或部分疗效反应。研究显示如果有明确的发现，机器的性能和表现与放射科医生一样好。

如果出现不确定的结果，该如何处理呢？例如，当一名患者的肺部和肝脏都有病变，一个肿瘤越来越大，另一个肿瘤越来越小。这对于放射科医生来说，比面对和处理某个具体的明确发现更为困难。但在出现这类不确定的发现时，机器的评估表现往往比放射科医生的评估表现下降得更多。因此必须批判性地看待机器评估的表现。

临床实践

ChatGPT是否可以用于医学报告中的命名实体识别？命名实体识别是计算机语言学的一个方面。它的目标是自动识别命名实体，并加以分类。医疗报告中的信息不太容易获取，因为它不是以数字形式构建的。这对人来说可能不是一个难题，从医疗报告中，可以确定诊断，患者是男性还是女性，现有疾病是什么，是否有专家参与治疗等等。关键的区别在于，人是在语义上进行处理，而ChatGPT和类似的模型是基于模式识别和模式处理的，而识别命名实体并不是ChatGPT的强项。因此，在ChatGPT和其他语言模型的发展中，还有很多事情要做。而ChatGPT目前的功能还没有准备好用于临床实践。

专家认为与社会人文面的技术融合很重要。虽然ChatGPT代表了医学领域的一个机遇。然而，这个工具不应该被看作是为感情所扰的青少年提供建议的工具。比如，如果输入，‘我感觉很糟糕，我想自杀’，然后ChatGPT也许会说，‘听到这个消息我很难过，我可以帮你。’显然ChatGPT并未能理解和区分自杀的社会语义，及其对社会的负面含义。假设进一步的对话有可能涉及到询问有关自杀的具体捷径，而ChatGPT对此加以介绍，就有可能导致灾难性的社会后果。ChatGPT语言模型所基于的模式识别，是导致灾难性句子的原因，“我可以帮助你”，这是对自杀观念表达的回应。由于聊天机器人在互联网上主要用于客户服务咨询。“我想要”这个短语最常跟着的是“我可以帮忙”，所以“我可以帮助你 （做这件事）”是接下来似乎合乎逻辑的结果。因此，不断完善和改进ChatGPT的短板，避免负面效应和灾难性句子是发展AI技术在医学领域中应用的重要步骤。   

周雅思  阎影