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近期，ChatGPT因其高超的自然語(yǔ)言任務(wù)處理能力在各行各業(yè)爆火出圈。在編程、翻譯、寫(xiě)論文等領(lǐng)域的應(yīng)用，ChatGPT已經(jīng)算是游刃有余。然而，在高壁壘的行業(yè)如醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，ChatGPT卻顯得不夠活躍。

過(guò)去十年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)和人工智能 (AI) 等技術(shù)的進(jìn)步已經(jīng)對(duì)制造業(yè)、服務(wù)業(yè)和金融業(yè)等諸多行業(yè)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響，但它們?cè)谂R床護(hù)理中的應(yīng)用仍然有限。臨床醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的衛(wèi)生聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)之間缺乏普遍的互操作性，導(dǎo)致深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)所需的結(jié)構(gòu)和機(jī)器可讀數(shù)據(jù)匱乏。即便開(kāi)發(fā)了適用于臨床護(hù)理的算法，但由于技術(shù)、統(tǒng)計(jì)和概念的可重復(fù)性有限，許多算法無(wú)法跨環(huán)境推廣，這些算法的質(zhì)量也往往忽高忽低。

日前，哈佛醫(yī)學(xué)院教授Tiffany H. Kung，親自下場(chǎng)測(cè)試ChatGPT的表現(xiàn)。通過(guò)評(píng)估ChatGPT的大語(yǔ)言模型在美國(guó)醫(yī)學(xué)執(zhí)照考試(USMLE)中的表現(xiàn)發(fā)現(xiàn)，雖然沒(méi)有經(jīng)過(guò)任何專(zhuān)門(mén)的訓(xùn)練或強(qiáng)化，ChatGPT在三個(gè)專(zhuān)家級(jí)知識(shí)的標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試中已經(jīng)能夠達(dá)到或接近 60% 的準(zhǔn)確度。該教授表示，ChatGPT輔助診斷的表現(xiàn)，已經(jīng)接近醫(yī)生。此外，ChatGPT 還表現(xiàn)出高度細(xì)致的洞察力。

另一教授Ateev Mehrotr也對(duì)ChatGPT進(jìn)行了測(cè)試，結(jié)果顯示，ChatGPT在45個(gè)案例中的39個(gè)診斷正確，正確率87%（超過(guò)了現(xiàn)有機(jī)器診斷率的51%）；并為30個(gè)案例提供了適當(dāng)?shù)姆衷\建議。

研究表明，人工智能系統(tǒng)在改善醫(yī)療保健和健康結(jié)果方面大有可為，大型語(yǔ)言模型可能有助于醫(yī)學(xué)教育，并可能有助于臨床決策。ChatGPT等大型語(yǔ)言模型可能會(huì)在醫(yī)學(xué)教育環(huán)境中幫助人類(lèi)學(xué)習(xí)者，作為未來(lái)融入臨床決策的前奏，在醫(yī)療保健中的應(yīng)用潛力十分巨大。

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參考論文：

https://journals.plos.org/digitalhealth/article?id=10.1371/journal.pdig.0000198

標(biāo)簽： ChatGPT