馬武仁 弓孟春 戴 輝 黃 婧 王斌斌 史文釗

(1神州醫(yī)療科技股份有限公司 北京 100080 2南方醫(yī)科大學(xué)衛(wèi)生與健康管理研究所 廣州 510515 3 南方醫(yī)科大學(xué)南方醫(yī)院贛州醫(yī)院 贛州 341099 4空軍軍醫(yī)大學(xué)唐都醫(yī)院 西安 710038 5 南方醫(yī)科大學(xué)南方醫(yī)院 廣州 510515)

1 引言

大語言模型(large language models，LLMs)是由具有大量參數(shù)(通常為數(shù)十億或更多權(quán)重)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的語言模型，由多層神經(jīng)元組成，第1層將一系列單詞作為輸入，每個后續(xù)層處理前一層輸出。最后一層輸出是模型對輸入最可能的含義或解釋的預(yù)測。LLMs使用自監(jiān)督學(xué)習對大量未標記文本進行訓(xùn)練，可以根據(jù)從海量數(shù)據(jù)集中吸收的知識，高準確度識別、總結(jié)、翻譯、預(yù)測和生成文本及其他內(nèi)容。LLMs在2018年左右出現(xiàn)，并在各種任務(wù)中表現(xiàn)出色[1]。在人工智能(artificial intelligence，AI)越來越多地應(yīng)用于臨床診療的時代背景下，總結(jié)闡釋LLMs在臨床中的應(yīng)用及其對醫(yī)患雙方的影響極為必要。

2 ChatGPT及其核心技術(shù)突破

2.1 ChatGPT

聊天生成預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器(chat generative pre-trained transformer，ChatGPT)是美國開放人工智能(OpenAI)實驗室于2022年11月30日發(fā)布的一種AI技術(shù)驅(qū)動的聊天機器人模型，通過使用生成式預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器3.5(generative pre-trained transformer-3.5，GPT-3.5)模型提供流暢、自然的與人類幾乎沒有差異的響應(yīng)[2]。

2.2 轉(zhuǎn)換器模型

ChatGPT取得如此效果，核心原因之一是其基于大規(guī)模生成式預(yù)訓(xùn)練模型GPT-3.5構(gòu)建，這是當前自然語言理解領(lǐng)域最好的文本生成模型(GPT-3.5比GPT-3使用更多數(shù)據(jù)和更大模型，具有更好效果)。GPT系列模型的核心是轉(zhuǎn)換器模型，即一種用于序列到序列學(xué)習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。轉(zhuǎn)換器中引入多頭自注意力機制，通過計算輸入序列中各位置之間的相對關(guān)系，實現(xiàn)序列中不同位置的信息交互。多個注意力頭分別關(guān)注句子中多個方面重點，而且通過增加網(wǎng)絡(luò)層次，能夠提取更高級且抽象的語義信息，因而獲得更強的理解能力?；谵D(zhuǎn)換器的語言模型除具有強大的語義提取能力外，還能進行無監(jiān)督學(xué)習，具有良好的場景遷移能力。

2.3 強化學(xué)習技術(shù)

賦能ChatGPT的另一大關(guān)鍵技術(shù)是人類反饋的強化學(xué)習技術(shù)(reinforcement learning from human feedback，RLHF)[3]。由于OpenAI沒有公開發(fā)表的ChatGPT論文，也沒有公開代碼[4]，外界普遍認為其與之前公開發(fā)表的指令生成預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器(instruct generative pre-trained transformer，InstructGPT)中披露的技術(shù)最為相近[5]。InstructGPT的技術(shù)步驟如下[6]：第1步，收集用戶對同一問題不同答案的偏好；第2步，利用第1步的偏好數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練，基于監(jiān)督信息精調(diào)GPT模型；第3步，根據(jù)用戶對不同答案的偏好訓(xùn)練打分函數(shù)，對ChatGPT的答案打分，分數(shù)高低體現(xiàn)出用戶對不同答案偏好程度的高低；第4步，利用打分函數(shù)作為反饋對學(xué)習模型進行訓(xùn)練強化，使ChatGPT最終輸出用戶更偏好和喜歡的答案。通過上述步驟，ChatGPT針對用戶輸入，能夠輸出用戶友好的答案。

2.4 上下文學(xué)習

上下文學(xué)習[7]是目前大語言模型都在全力攻克的重點，對ChatGPT沒有處理過的新任務(wù)，只需設(shè)計任務(wù)的語言描述，并給出幾個任務(wù)實例輸入模型，即可讓模型從給定的情景中學(xué)習新任務(wù)并給出滿意回答。這種訓(xùn)練方式還能夠有效提升模型小樣本學(xué)習能力。ChatGPT還可以利用思維鏈(chain-of-thought，CoT)進行復(fù)雜推理[8]。對于一些邏輯較復(fù)雜的問題，直接向ChatGPT模型提問可能不會得到準確回答，但如果通過提示的方式在輸入中給出有邏輯的解題步驟(即將復(fù)雜問題拆解為多個子問題)的示例后再提出問題，則能給出正確回答。

3 以ChatGPT為代表的LLMs在臨床醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用

目前已公開發(fā)布的重要LLMs參數(shù)數(shù)量差異極大，但在醫(yī)學(xué)任務(wù)上測試(以PubMedQA數(shù)據(jù)集為例)普遍取得了不錯的成績[3，9]。指令提示微調(diào)以及增大模型參數(shù)量能夠顯著提升LLMs的理解力、知識召回和推理能力，提示LLMs在臨床領(lǐng)域具備發(fā)揮關(guān)鍵作用的潛力[10]。

3.1 問診、臨床病史采集及文本撰寫

ChatGPT可以與患者進行對話，詢問關(guān)于癥狀、疼痛程度、病史等方面的問題，比人類更快地從多個來源收集、分類和整合臨床信息[11]，醫(yī)生可以更全面地了解患者情況，為之后的診斷和治療提供基礎(chǔ)。ChatGPT還可以提供最新的研究、臨床指南或醫(yī)學(xué)文獻摘要，幫助醫(yī)生作出準確評估。

臨床文本構(gòu)成占據(jù)醫(yī)生工作很大一部分比例，醫(yī)生可能需要花費多達35%的工作時間撰寫和查看患者診療記錄[12]。臨床文本撰寫與醫(yī)生的過度疲勞[13]、認知負荷增加[14]、焦慮[15]等不良狀態(tài)相關(guān)。實現(xiàn)撰寫自動化將極大降低醫(yī)生負擔。結(jié)合語音識別技術(shù)，ChatGPT有潛力實現(xiàn)診療全過程所需所有臨床文本的自動化生成[16-17]。

有研究表明，通過傳統(tǒng)方式撰寫的出院小結(jié)往往會遺漏細節(jié)[18]，ChatGPT有望改變這一現(xiàn)狀[19]。ChatGPT允許醫(yī)生輸入任務(wù)簡要說明、概念詳細說明和指導(dǎo)解釋，可在數(shù)秒內(nèi)輸出一份正式的出院小結(jié)。這一過程的自動化可以減輕初級醫(yī)生的工作負擔，使其有更多時間照護患者。

3.2 臨床輔助決策

ChatGPT可以基于循證醫(yī)學(xué)的患者/問題、干預(yù)措施、比較措施和結(jié)局(patient/problem，intervention，comparison，and outcome，PICO)輔助臨床決策[20]。ChatGPT可以獲得患者醫(yī)療記錄和病歷數(shù)據(jù)并據(jù)此進行分析。醫(yī)生將病例關(guān)鍵信息輸入ChatGPT，如實驗室檢查結(jié)果、影像學(xué)報告和病理學(xué)結(jié)果。ChatGPT可以幫助解釋數(shù)據(jù)[21-23]，并提供可能的診斷和進一步檢查建議[24]。已有研究[25]表明ChatGPT可用于分析可能會在阿爾茨海默病早期階段發(fā)生變化的言語和寫作的語言模式，基于此有可能實現(xiàn)癡呆癥的早期診斷。Rao A S等[26]通過為乳腺癌篩查和乳房疼痛確定適當?shù)挠跋駥W(xué)檢查項目，評估ChatGPT在放射學(xué)臨床決策支持方面的能力，結(jié)果表明使用ChatGPT進行影像學(xué)決策具有可行性，有可能改善臨床工作流程，有助于更準確使用影像學(xué)服務(wù)。

這個國家的命運與其說掌握在當權(quán)者手中，不如說掌握在母親手中?！凹彝ナ莾和邮芙逃闹饕獔鏊?。兒童的社交生活技能和禮儀知識始于家庭，因此家庭教育至關(guān)重要。父母是孩子的第一任老師，也是孩子的鏡子。因此，孩子們應(yīng)該發(fā)揮榜樣作用，營造良好的禮儀氛圍，糾正他們的生活方式，關(guān)注他們自己的形象，練習禮儀規(guī)范。父母從小就教他們的孩子禮儀知識，教他們禮貌和理解禮儀，禮貌待人，謙虛和禮讓，養(yǎng)成良好的禮儀習慣。一個孩子在家庭環(huán)境中接受了良好的禮儀教育，肯定會對他未來的性格和修養(yǎng)產(chǎn)生積極的影響，所以家庭禮儀教育不容忽視。

基于診斷結(jié)果，ChatGPT可以提供特定治療藥物信息，包括適應(yīng)癥、劑量、不良反應(yīng)、藥物相互作用以及藥物數(shù)據(jù)庫和藥物指南，幫助醫(yī)生選擇治療藥物[27]。ChatGPT可以提供常見治療選項供醫(yī)生選擇[28]，并解釋每種干預(yù)措施的作用、機制、安全性和效果。此外還可以提供特定疾病預(yù)后的信息和統(tǒng)計數(shù)據(jù)(如治愈率、生存率、并發(fā)癥風險)等信息，幫助醫(yī)生與患者共同評估治療方案預(yù)期效果。醫(yī)生可以與ChatGPT討論不同治療方案，包括藥物治療、手術(shù)干預(yù)[29]、放療[30]、化療[31]等，ChatGPT提供不同治療方案的優(yōu)勢、風險和效果評估，幫助醫(yī)生與患者共同決定最優(yōu)方案[32]。

3.3 個性化精準醫(yī)療

ChatGPT在臨床中的另一個潛在用途是為患者制定個性化治療方案[33]。ChatGPT可為患者創(chuàng)建虛擬助手，根據(jù)患者病史、當前癥狀和其他相關(guān)因素提供個性化建議。例如，虛擬助手可以為普通感冒或流感患者推薦非處方藥或家庭療法?；颊呖梢酝ㄟ^各種平臺訪問虛擬助手，如網(wǎng)站、移動應(yīng)用程序、語音助手等。這對居住在偏遠地區(qū)或醫(yī)療資源不發(fā)達地區(qū)的患者尤其有幫助，其無須去醫(yī)院就診即可獲得個性化診療建議。

通過分析患者相關(guān)診療數(shù)據(jù)，基于ChatGPT的系統(tǒng)可以生成滿足患者特定需求和偏好的個性化治療方案。這對需要特殊護理的復(fù)雜或罕見疾病患者尤其有幫助。例如，ChatGPT系統(tǒng)可根據(jù)患者病史和其他因素推薦最有可能對其有效的藥物或療法的特定組合。這可以幫助降低不良反應(yīng)或其他并發(fā)癥風險，并確保患者得到最適合的護理。

3.4 醫(yī)患溝通、患者教育及心理支持

患者可能有關(guān)于病情、治療方法、藥物副作用等方面的疑問，ChatGPT可以回答這些問題[32]，解釋對患者來說晦澀難懂的醫(yī)學(xué)術(shù)語含義，使其更容易理解醫(yī)生的診斷和建議[34]。醫(yī)生在診療過程中可能無法詳細解釋所有細節(jié)，ChatGPT可以提供補充信息，例如疾病常見癥狀、治療備選方案等，以幫助患者作出更加知情的決策。ChatGPT還可以向患者提供健康教育[35]和康復(fù)指導(dǎo)[29]，幫助患者更好地管理康復(fù)過程，加速康復(fù)進程。醫(yī)患共同決策對患者滿意度和治療結(jié)果非常重要，ChatGPT可以提供有關(guān)治療選項、風險和益處的信息，幫助患者更好地參與決策過程[36]。

患者在疾病治療過程中可能會感到焦慮、恐懼或沮喪[37]，ChatGPT可以提供情感支持，傾聽患者情緒，并提供鼓勵和安慰[38]。提供關(guān)于不同類型的心理疾病(如抑郁癥、焦慮癥等)的疏導(dǎo)，分享情緒調(diào)節(jié)和應(yīng)對策略[39]，幫助患者和家屬應(yīng)對焦慮、抑郁、情緒波動等困擾。還可以提供關(guān)于心理治療和咨詢資源的信息，幫助患者和家屬找到適合的支持和治療。

3.5 臨床研究開展

3.5.1 醫(yī)學(xué)文獻自動化閱讀與知識提取 ChatGPT可以實現(xiàn)醫(yī)學(xué)文獻自動化閱讀與知識提取[40]，讀取醫(yī)學(xué)文獻生成簡潔的摘要，概括文獻主要內(nèi)容，幫助研究人員快速了解文獻要點，節(jié)省閱讀時間。ChatGPT可以根據(jù)用戶提出的問題，從醫(yī)學(xué)文獻中提取相關(guān)知識，并給出答案[41]，幫助研究人員和臨床醫(yī)生快速查找和利用醫(yī)學(xué)文獻中的知識[42]。

3.5.2 構(gòu)建知識圖譜或網(wǎng)絡(luò) ChatGPT可以分析醫(yī)學(xué)文獻中的實體及其關(guān)系，構(gòu)建知識圖譜或網(wǎng)絡(luò)[43]。這種網(wǎng)絡(luò)分析可以揭示不同實體之間的相互作用和關(guān)聯(lián)，幫助研究人員發(fā)現(xiàn)新的關(guān)聯(lián)和趨勢。作為交互式文獻檢索工具，根據(jù)用戶提供的查詢條件，快速檢索并篩選出相關(guān)醫(yī)學(xué)文獻，幫助研究人員快速找到感興趣的文獻，減少信息過載[44]。

3.5.3 其他輔助應(yīng)用 ChatGPT可以輔助研究人員制定實驗設(shè)計和數(shù)據(jù)分析方法[45]，提供關(guān)于實驗設(shè)計、樣本量計算、統(tǒng)計方法等方面的建議，幫助研究人員制定合理的實驗方案和數(shù)據(jù)分析策略。幫助解釋和解讀實驗結(jié)果，討論數(shù)據(jù)的可靠性、顯著性和實際意義，并提供數(shù)據(jù)可視化建議[46]。還可以在科研論文撰寫過程中提供多方面輔助[47]，例如提供思路和靈感、優(yōu)化結(jié)構(gòu)和邏輯、提供語言和表達建議、輔助文獻引用和參考文獻、檢查和改進論文質(zhì)量等。

3.6 醫(yī)學(xué)教育

AI技術(shù)能夠極大推動醫(yī)學(xué)教育創(chuàng)新[51]，結(jié)合ChatGPT和元宇宙、虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等技術(shù)[52]，創(chuàng)造沉浸式醫(yī)學(xué)教育體驗。學(xué)生可以通過虛擬場景模擬實際醫(yī)學(xué)操作和病例處理，與虛擬患者[53]進行交互，進行實時醫(yī)學(xué)實踐訓(xùn)練和決策演練。ChatGPT在這一過程中作為學(xué)生的虛擬導(dǎo)師[54]，提供指導(dǎo)、反饋和疑問解答，提升學(xué)生的學(xué)習效果和實踐能力。

3.7 醫(yī)院管理與衛(wèi)生系統(tǒng)管理

3.7.1 自動化分析和調(diào)配醫(yī)院資源 ChatGPT通過自動化分析和調(diào)配醫(yī)院資源，實現(xiàn)醫(yī)療資源合理配置和優(yōu)化利用[55]。幫助醫(yī)院預(yù)測患者流量、診斷和治療需求以及人員和設(shè)備需求。通過預(yù)測和優(yōu)化，提高工作效率、減少等候時間，并優(yōu)化醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量和成本效益。

3.7.2 傳染病監(jiān)測和預(yù)測 通過對大數(shù)據(jù)自動化分析和處理，ChatGPT可以輔助進行傳染病監(jiān)測和預(yù)測[56]，幫助監(jiān)測疾病傳播趨勢、風險區(qū)域，并提供科學(xué)依據(jù)用于傳染病防控決策。挖掘數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)性和規(guī)律性，輔助制定具有針對性的干預(yù)措施，預(yù)測發(fā)展趨勢，并優(yōu)化資源分配[57]。

3.7.3 跟蹤和改善醫(yī)療質(zhì)量 基于醫(yī)療質(zhì)量監(jiān)測和管理，ChatGPT可以提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量和安全性[32]。分析醫(yī)療數(shù)據(jù)，識別潛在的質(zhì)量問題和風險因素，并提供決策支持用于改進醫(yī)療流程和標準。通過自動化質(zhì)量監(jiān)測和反饋，幫助醫(yī)院和衛(wèi)生系統(tǒng)實時跟蹤和改善醫(yī)療質(zhì)量，提高患者滿意度和疾病預(yù)后。

3.7.4 監(jiān)測和管理醫(yī)?；鹗褂们闆r 通過監(jiān)測和管理醫(yī)保基金使用情況，為醫(yī)保政策制定提供科學(xué)依據(jù)，通過分析醫(yī)療數(shù)據(jù)和費用數(shù)據(jù)，識別異常和風險，幫助發(fā)現(xiàn)醫(yī)療資源的浪費和濫用情況[58]。通過自動化監(jiān)測和管理，幫助控制醫(yī)療費用、優(yōu)化醫(yī)療服務(wù)的效益，并支持醫(yī)保政策制定和執(zhí)行。

4 LLMs應(yīng)用于臨床醫(yī)學(xué)面臨的困境

4.1 數(shù)據(jù)可及性差且質(zhì)量低

AI模型需要大樣本訓(xùn)練以提高模型性能[59]，其取得巨大成就的領(lǐng)域往往是那些擁有大量數(shù)據(jù)集且可以應(yīng)用更復(fù)雜、更精確算法的領(lǐng)域[60]。但是臨床數(shù)據(jù)收集過程涉及多個參與方，數(shù)據(jù)質(zhì)量可能存在差異[61]。醫(yī)生記錄方式、術(shù)語使用和數(shù)據(jù)錄入的準確性都可能不同，導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量的不一致性。這可能會進一步導(dǎo)致模型在某些數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳，或者無法準確預(yù)測某些結(jié)果。不同醫(yī)療機構(gòu)的數(shù)據(jù)標準和結(jié)構(gòu)存在差異，臨床數(shù)據(jù)標準化程度較低，導(dǎo)致數(shù)據(jù)整合復(fù)雜，限制LLMs在不同數(shù)據(jù)集之間遷移和應(yīng)用。醫(yī)療數(shù)據(jù)包含大量敏感信息，如患者病史和治療方案等，一旦泄露會給患者精神和心理等造成極大損害[62]?；颊咧橥馔瑯又档藐P(guān)注，醫(yī)療機構(gòu)有可能在未獲得患者知情同意的情況下將患者數(shù)據(jù)大規(guī)模用于AI模型訓(xùn)練[63]。因此在醫(yī)療機構(gòu)層面，數(shù)據(jù)共享受到許多因素限制，其中包括隱私和安全考慮、法律和法規(guī)要求以及醫(yī)療機構(gòu)間的競爭和合規(guī)性問題，導(dǎo)致跨機構(gòu)數(shù)據(jù)共享難以實現(xiàn)[62]。AI模型更新迭代獲得性能提升往往需要獲得數(shù)據(jù)持續(xù)使用權(quán)限，增加了數(shù)據(jù)可及性的實現(xiàn)難度。

4.2 模型外部應(yīng)用表現(xiàn)差，缺乏可解釋性

在臨床應(yīng)用中，LLMs的精度和準確性對醫(yī)生和患者至關(guān)重要。然而，LLMs訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能存在偏見，會在生成結(jié)果時產(chǎn)生不準確或有偏倚的信息。這可能源于數(shù)據(jù)收集過程中的樣本偏差、注釋錯誤或模型在訓(xùn)練過程中學(xué)到的偏見。在臨床醫(yī)學(xué)中，這種偏見可能導(dǎo)致生成的建議或決策具有潛在風險或不準確性。AI模型過擬合[64]同樣導(dǎo)致模型在訓(xùn)練時取得優(yōu)異性能，但在外部應(yīng)用時的預(yù)測結(jié)果差強人意。在醫(yī)療保健領(lǐng)域，模型解釋性非常重要。醫(yī)生和患者需要理解模型的推理過程和生成結(jié)果的依據(jù)。LLMs被認為是黑盒模型，難以解釋其生成結(jié)果的邏輯和依據(jù)[65]，這降低了模型生成結(jié)果信任度，并影響其在實際應(yīng)用中的可靠性和可接受性。

4.3 與醫(yī)療實際需求和應(yīng)用場景脫節(jié)，落地困難

醫(yī)療領(lǐng)域具有高度復(fù)雜性和專業(yè)性，需要深入的醫(yī)學(xué)知識和專業(yè)判斷。大語言模型可能在通用的語言理解能力方面表現(xiàn)出色，但對醫(yī)學(xué)領(lǐng)域特定知識和專業(yè)性的理解仍然有限。這使大語言模型應(yīng)用于醫(yī)療場景中的決策支持和臨床指導(dǎo)變得困難。LLMs輔助診療目的在于提升醫(yī)生工作效率和質(zhì)量，如何將LLMs整合至醫(yī)生工作流程中也是一大難點，成功案例較匱乏，更多的AI模型還處于實驗階段[66]。在醫(yī)療實踐中，決策和行動往往需要考慮多個因素，包括患者的個體差異、病情復(fù)雜性、實際可行性等，LLMs在評估實際需求和可行性方面可能面臨挑戰(zhàn)。

4.4 倫理問題

在臨床醫(yī)學(xué)中，公平性是一個重要的倫理原則，需要確保決策不會對某些人群造成不平等對待。因此，需要審查和糾正模型中的偏見，并確保其輸出對所有患者都是公平和可信的。臨床醫(yī)學(xué)注重個性化治療和關(guān)懷，需要考慮患者的特定情況、價值觀和偏好。在使用大語言模型時，應(yīng)注意避免將模型的推薦視為絕對標準，將其作為輔助工具，結(jié)合醫(yī)生專業(yè)判斷和患者個體情況進行決策。在醫(yī)療領(lǐng)域，錯誤決策可能導(dǎo)致嚴重后果，一旦發(fā)生必須追責。AI的黑箱問題導(dǎo)致無法找出錯誤預(yù)測或建議來源。LLMs應(yīng)用帶來責任和追溯性問題。當模型產(chǎn)生錯誤建議或決策時，如何確定責任和進行糾正是尚待解決的問題。醫(yī)療機構(gòu)和開發(fā)者應(yīng)建立機制，監(jiān)測模型性能和安全性，并及時糾正和更新模型，以減少潛在風險和倫理問題。目前缺乏AI用于醫(yī)療領(lǐng)域所產(chǎn)生倫理問題的行業(yè)性指南，缺乏統(tǒng)一標準規(guī)范AI使用。美國食品藥品監(jiān)督管理局已經(jīng)開始嘗試建立評價AI安全性和有效性的指南[67]，英國國家醫(yī)療服務(wù)體系開始建立一系列指南用以評價AI驅(qū)動的技術(shù)產(chǎn)品有效性[68]，這也從側(cè)面印證了AI應(yīng)用的倫理困境。

5 展望LLMs對臨床醫(yī)學(xué)發(fā)展的影響

5.1 全方位提高醫(yī)療質(zhì)量及其可及性

從長期來看，LLMs將醫(yī)生和其他醫(yī)療從業(yè)人員從撰寫報告和執(zhí)行繁瑣行政任務(wù)中解脫出來，更多地投入到臨床工作中。為醫(yī)學(xué)生和醫(yī)生提供基于語言交互的教育和培訓(xùn)，幫助醫(yī)學(xué)生更好地掌握醫(yī)學(xué)知識和技能。ChatGPT等LLMs可以協(xié)助醫(yī)生快速和準確地診斷病情、制定治療方案，從而提供高質(zhì)量醫(yī)療保健，減少患者因為多次就醫(yī)而產(chǎn)生的費用。LLMs技術(shù)可以預(yù)測患者可能面臨的潛在疾病風險。應(yīng)用LLMs技術(shù)，通過對大量數(shù)據(jù)的學(xué)習和模式識別，幫助醫(yī)生和患者及早發(fā)現(xiàn)潛在的健康問題。根據(jù)患者個性化特征和病情特點，提供具有針對性的治療方案，同時AI還可以對患者健康狀況進行追蹤和預(yù)測，從而避免不必要的復(fù)診和住院。LLMs可被用于醫(yī)療水平欠發(fā)達地區(qū)，幫助提高醫(yī)生及其助手的能力，協(xié)助分診，促進遠程診療。通過在互聯(lián)網(wǎng)上提供在線診療和遠程醫(yī)療服務(wù)，LLMs可以幫助縮小城鄉(xiāng)醫(yī)療差距，為更廣大人群提供更好的醫(yī)療體驗。

5.2 多維度挖掘組學(xué)數(shù)據(jù)為患者提供更多選擇

LLMs在醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)挖掘方面的應(yīng)用潛能廣泛而多樣，可以處理臨床病理數(shù)據(jù)，幫助解讀組織切片圖像和病理報告，輔助病理學(xué)家進行疾病分類和預(yù)后評估。在基因組學(xué)數(shù)據(jù)方面，LLMs可以輔助分析基因表達和突變數(shù)據(jù)，幫助發(fā)現(xiàn)新疾病相關(guān)基因和生物標志物，并揭示基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。對轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)的輔助分析可以揭示差異表達基因和通路，預(yù)測藥物效應(yīng)和治療反應(yīng)。在蛋白組學(xué)數(shù)據(jù)方面，LLMs可以幫助識別蛋白標志物和相互作用，揭示疾病機制。此外，LLMs還能幫助處理代謝組學(xué)數(shù)據(jù)和醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，幫助研究人員從代謝通路和影像特征中有所發(fā)現(xiàn)，并提供個性化醫(yī)療支持。LLMs技術(shù)可以幫助加速醫(yī)學(xué)研究進程，例如在疾病預(yù)測、藥物開發(fā)和治療方案制定等方面。LLMs可在大規(guī)?；衔飻?shù)據(jù)庫中進行搜索和篩選，根據(jù)已知藥物性質(zhì)和目標疾病信息，提供潛在藥物候選物，或者生成新的分子結(jié)構(gòu)，預(yù)測其藥理學(xué)性質(zhì)，并評估其在特定疾病治療中的潛在效果。這將有助于更快地發(fā)現(xiàn)新的治療方法，為患者提供更好的治療選擇。

5.3 新一代AI模型全面顛覆醫(yī)療生態(tài)圈

以GPT-4、MidJournal等為代表的新一代AI模型，未來有望將醫(yī)學(xué)圖像分析和醫(yī)學(xué)視頻分析推向新高度。這些模型將結(jié)合深度學(xué)習、計算機視覺和醫(yī)學(xué)知識，實現(xiàn)對超聲、核磁共振、計算機斷層掃描、病理圖像和核醫(yī)學(xué)影像等醫(yī)學(xué)圖像的自動解讀和分析。進而自動檢測異常區(qū)域、提取特征，并與大量醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫進行比對，提供更準確的疾病診斷和治療建議。幫助醫(yī)生更準確地定位病變、評估病情嚴重程度，并在早期發(fā)現(xiàn)疾病跡象，提供更早、更精準的診斷結(jié)果。提高疾病的治療效果和預(yù)后，并為患者提供更個性化的醫(yī)療服務(wù)。同時，結(jié)合醫(yī)學(xué)視頻分析，新一代AI模型可以幫助醫(yī)生解讀手術(shù)過程、手術(shù)視頻、診療操作視頻等，識別關(guān)鍵步驟、評估手術(shù)操作的準確性，并提供實時建議和反饋。從而提高手術(shù)的安全性、準確性和效果，為醫(yī)生提供更可靠的診療輔助工具，使醫(yī)療質(zhì)量和手術(shù)結(jié)果得到進一步提升。LLMs等AI模型具有全面的圖像和視頻分析能力，其應(yīng)用將推動臨床醫(yī)學(xué)診療模式和醫(yī)療生態(tài)圈產(chǎn)生全面變革。此類模型有潛力加速醫(yī)學(xué)診斷和治療過程，提高醫(yī)療資源利用效率，并促進個性化醫(yī)療發(fā)展。醫(yī)生可以更專注于更復(fù)雜的病例和治療策略決策，通過應(yīng)用LLMs可提供更準確、個性化的醫(yī)療建議，并為患者提供更全面的關(guān)懷和治療方案。

6 結(jié)語

以ChatGPT為代表的LLMs在臨床診療、隨訪、護理、醫(yī)學(xué)教育、醫(yī)院管理等諸多健康相關(guān)領(lǐng)域具有應(yīng)用潛能，具有重塑醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)服務(wù)模式的能力。雖然面臨技術(shù)、倫理、法律和社會問題等諸多難題，但ChatGPT的問世已經(jīng)開啟醫(yī)療領(lǐng)域重大變革，唯有緊隨技術(shù)發(fā)展趨勢，方能乘勢而上，有所成就。