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ChatGPT是一种生成式人工智能聊天机器人，被认为是有望提高医疗质量的新生工具。考虑到现代医学高质量医疗保健的基础之一，就是及时和准确的医疗诊断，因此，任何有可能减少误诊的新兴技术都值得认真研究和对待。
近日，《美国医学会杂志》（JAMA）发表观点性文章，总结了目前临床诊断现状与ChatGPT在诊断方面的机遇和具体挑战。
图片来源：JAMA
临床诊断现状与ChatGPT的机会
诊断困境在临床中很常见。通常，临床医生做出最终诊断时，患者病情已随时间推移而逐渐变化，但在病情发展过程中可能存在不确定时期，影响医生做出明确诊断。过往，这种时期的诊断多依赖于临床医生既往的治疗经验，以发现疾病可能的蛛丝马迹，但这种经验性诊断策略很难得到复制和推广。虽然现下临床医生可以利用网络来查找类似病例，但也需要花费大量的时间精力进行鉴别。
ChatGPT的潜在用途之一就是在复杂病例中识别异常症状和罕见诊断，成为临床医生破解诊断困境的额外工具。不过在做罕见诊断前，ChatGPT首先要解决对常见情况的诊断准确性问题，例如针对劳累性呼吸困难、贫血、低钠血症这些常见临床问题，ChatGPT应输出引起患者临床症状的所有可能原因，以便于临床医生进行诊断评估。此外，临床诊断离不开实验室检查或影像学检查结果，因此，最为理想的情况是将ChatGPT能力嵌入到电子病历中，以提高使用有效性。
此外，ChatGPT在快速识别和梳理患者病史、治疗等医疗纪录方面也是优势所在，如果能结合可视化功能，医生就能够更直观地了解患者整个患病经历和病情发展阶段变化。
利用ChatGPT进行临床诊断面临的挑战
尽管ChatGPT具有上述潜在优势，但距离融入医疗场景仍面临着相关限制和挑战。
挑战一：如何通过识别临床病例数据和分析，输出可靠的鉴别诊断意见。既往也有相关研究对比了ChatGPT输出医疗问题答案与临床医生回答之间的差异。从现有情况来看，ChatGPT诊断错误可能与获取信息不完整或不完全正确有关，而准确的信息是ChatGPT做出正确辅助诊断的基础。
挑战二：查体结果的准确性也会影响ChatGPT的诊断准确性。查体是临床诊疗的重要环节，目前查体依赖于人的操作，例如假设ChatGPT得到颈静脉压升高这一结果，可以做出相关诊断，但前提是颈静脉压升高这个结果本身就是正确的。此外，电子病例可能存在不准确的情况，如日期填写错误、时间填写错误、疾病术语不统一等问题，这将直接影响到ChatGPT生成诊断的准确性。
挑战三：推进ChatGPT辅助诊断最大的挑战在于判断诊断本身的准确性。例如临床医生诊断某患者患有肺炎，做出这个诊断需要知晓患者全身症状，如发热、咳嗽伴咳痰和白细胞增多，但发现其中任何一个症状存在或不存在，都不能证实或反驳诊断结果。因为临床诊断本身就包含有不确定性，这还不像AI与人类下象棋或做数学题，这种竞技类的对比场景下，所有人对结果的认知是一致的，即输和赢是有明确标准的。因此，这将会是ChatGPT诊断面临的最大挑战。
挑战四：ChatGPT也无法复刻人类沟通交流过程中的同情心和同理心。最近一项研究显示，ChatGPT比临床医生更具有同理心，但这种同理心是建立在书面交流上的。大多数患者都希望在面诊过程中临床医生能够具有同理心，人性化的沟通和交流是ChatGPT短期很难解决的困难。
同样，ChatGPT无法感知患者的情感。患者主诉病史本质上是主观陈述，这种陈述带有患者个人情感的输出，人与人之间可以察觉和体会到这种微妙的情感变化，例如患者描述自己的疼痛为刺痛，程度为疼痛评估量表上的10分，患者还会同时有其他信息的描述，医生可以结合这些额外的信息做出推断，及时发现隐藏的线索，但机器无法理解这种情感的变化。更为重要的是，患者对症状的描述并不是单一的，对于机器而言会更困难。同时，还需要考虑到有些症状和病史，患者可能并不愿意说出口，需要临床医生与患者充分交流和合理的引导，才能获得完整的病史。至少在目前的形式下，ChatGPT无法做到这一点，未来或许有希望做到，那可能需要很多学科的共同发展才行。
小结
总之，如果将ChatGPT嵌入临床医生工作流程中，有望潜在提高临床质量，包括临床诊断。但就现状而言，ChatGPT所具有的优势还不足以完全实现，包括病史采集、电子病例准确性、最终诊断不确定性以及交流过程的同理心和情感互动。只有这些问题得到很好的解决，才有可能充分应用于临床诊断。
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参考资料
[1] Kulkarni PA, Singh H. Artificial Intelligence in Clinical Diagnosis: Opportunities, Challenges, and Hype. JAMA. Published online July 06, 2023. doi:10.1001/jama.2023.11440
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