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chatpgt爆火,醫療行業能用它干什么?
發布時間:2023-02-10 11:15:56

從ChatGPT的功能出發,首先可以想到的一大功能是用于學術研究,例如寫論文。許多用戶進行了嘗試,多個領域的媒體連日來也發布了大量文章,呈現與ChatGPT的對話,包括近日《財經大健康》也圍繞新冠疫情問題對ChatGPT進行了一場“專訪”。通過這樣的測試來一探ChatGPT的寫作能力,結論是:當前的ChatGPT在回答問題的過程中力求整體正確、穩妥、表面的嚴謹,但缺乏細節和數據。ChatGPT在與《時代周刊》的對話中表示,它的反應不應被視為準確事實,也不應被視為其大腦會思考的證據。

這樣一個大型語言模型目前仍在不斷完善中。因此,理解其功能的同時,更要明白其缺陷。

2月3日,《自然》上發表了一篇題為《ChatGPT為研究帶來的五個機會》的文章,文中指出:

人們目前已使用ChatGPT和其他大型語言模型來撰寫論文和演講、總結文獻、編寫計算機代碼、統計分析等,“它可能會加速創新過程,縮短出版時間,并通過幫助人們流利地寫作,使科學更加公平,并增加科學觀點的多樣性。然而,它也會帶來擔憂,如可能降低研究的質量和透明度,可能會歪曲科學事實并傳播錯誤信息等?!?/p>

第二軍醫大學海軍醫學系退休教授、上海交通大學兼職教授孫學軍表示:“對科學研究領域來說,現在不是拒絕使用的問題,而是如何避免錯誤使用的問題。由于這種系統不夠成熟,目前使用時要堅持對信息進行人工確認,將來也可以利用多種技術來解決?!?/p>

從研究者的角度,ChatGPT只能作為現有教學科研工作的一種補充,由于其潛在的不良影響,需要在實際使用中格外審慎。

但孫學軍教授也指出了ChatGPT的3點益處:

首先,有利于科學問題的提出。通過先和人工智能進行對話和討論,至少能快速從文獻中獲得相關信息,以增加科研思路的科學性。

其次,論文發表可能會逐漸失去意義。學術論文是科學家交流思想的載體,但如果能利用人工智能技術和網絡存儲潛力,學術論文可能會被更有效且具有一定個性化的學術資料庫取代,甚至可能逐漸發展出更多新的思想交流模式。

最后,大量偽學術研究逐漸失去市場。如果人工智能具有客觀評價學術的能力,那許多垃圾論文將會無法立足。這對于凈化學術空氣,減少無效學術信息,是非常有價值的。

二、ChatPGT能成為機器人醫生嗎?

據外媒報道,最近的一項尚未經過同行評審的研究實驗顯示,由 OpenAI 創建的人工智能聊天機器人?。茫瑁幔簦牵校浴∽C明,它能夠在沒有補充醫學培訓的情況下通過?。眨樱停蹋牛绹鴪虡I醫師資格考試) 的所有三個部分。USMLE 的及格門檻約為 60%。ChatGPT 在所有考試中的準確率超過?。担埃?,并且在大多數考試中超過?。叮埃ァ?/p>

除了ChatGPT之外,2022 年底,Google Research 和人工智能公司 DeepMind 曾發表過一篇論文,概述了其在?。停澹洌校幔蹋汀》矫娴墓ぷ鳌#停澹洌校幔蹋汀∈且环N開源大型語言模型,旨在通過多個數據集在醫學領域生成準確、有用的答案。當時Med-PaLM 回答MedQA(USMLE 考試問題)的準確率為?。叮罚叮ィm然目前“仍然不如臨床醫生”,但也已顯示出很大的潛力。

所以這也意味著,未來人工智能也許能夠協助醫生完成更多臨床和管理任務,在醫療活動中發揮更重要的作用。

三、引發期待之后,

ChatPGT與醫療之間還有距離

OpenAI在2020年推出GPT-3,日前來自德雷克塞爾大學的一個團隊將GPT-3與神經學診斷聯系起來,通過使用公開的阿爾茲海默癥患者和正常人的語音記錄數據集,重新訓練了GPT-3,從而可以識別出癡呆癥患者語言上的細微差別。

研究團隊的成員表示:“阿爾茲海默癥的認知影響會表現在語言表達上,最常用的早期檢測阿爾茲海默癥的測試中,除了一般的認知測試,還需要考察一些聲音特征,例如停頓、銜接和發聲質量?!蓖ㄟ^重新訓練GPT-3,只需要提供一段音頻,這個模型就能人群中精準的檢測出阿爾茲海默癥患者,并能預測出這個人的認知測試得分,整個過程不需要知道這名患者的其他個人信息。

未來還會有更多類似的探索。目前人工智能在醫療領域的應用已經逐漸擴展,國內各類人工智能醫療軟件相繼獲批, 正在逐步走入臨床,輔助醫生進行決策。未來人工智能結合數字療法,可以根據患者數據,制定個性化的治療方案。同時也能改善患者的就醫體驗,優化就醫流程,從臨床再到管理,幫助醫生提升效率。此外,人工智能的應用也將幫助緩解地區間醫療資源不平衡的問題。

ChatPGT的出現引發了不少期待,但是許多專家也明確指出了當前此類模型應用面臨的許多現實問題。

比如人工智能模型在信息的搜集與整理,文本編輯與翻譯方面具有很大優勢,可以幫助人類節省時間,提升效率,應用到臨床可以輔助診斷,幫助醫生決策,但另一方面,知識產權、歧視信息、數據權屬、個人隱私等問題,都還沒有完善的解決方案,在倫理、法律和社會層面,也缺乏政策、法律、技術標準以及行業共識等進行規范。


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