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ChatGPT火起來是什么原因的？它對醫療事業方面帶來了怎么樣的好處呢？下面是筆者整理分享關于ChatGPT在醫療基層的一些用途介紹，下面一起來了解一下吧！

一名4歲的小男孩，身患怪病?？戳?7個醫生，都沒找出病因。他媽媽求助ChatGPT。就是今年爆火的ChatGPT。ChatGPT說，孩子得的是：脊髓栓系綜合征。然后，醫生證實了ChatGPT的診斷。雖然ChatGPT不是每次都對。但這次。幫了大忙。

這是《進化的力量》中分享的案例，其實挺讓我驚訝的，我們都知道人工智能是在已知的知識體系里去計算可能性，它或許比人類反映更快，或許它比大多數醫生更“聰明”，但它能超越醫學專家的表現令人難以置信。

OpenAI的創始人山姆·奧特曼，在一次演講中說，模型大了，有時會出現一些令人驚喜的結果。我們也不完全理解為什么。

人工智能如果真的能思考，探索未知的東西，也許不是驚喜而是驚嚇吧！

一、ChatGPT為什么能火？

2022年11月30日，ChatGPT橫空出世，在全球范圍內形成了熱烈的討論。根據Similarweb的數據，今年1月，平均每天約有1300萬獨立訪客使用 ChatGPT，是去年12月份的兩倍多，累計用戶超1億，創下了互聯網最快破億應用的記錄，超過了之前TikTok 9個月破億的速度。這是之前任何一款人工智能應用無法比擬的。

ChatGPT為什么能火，最主要的原因有以下幾點：

1. 技術創新：ChatGPT之所以能夠爆火，歸功于它強大的技術支持。ChatGPT采用了深度學習技術中的Transformer模型，該模型能夠有效地處理自然語言的語義和上下文關系。通過大規模的預訓練，ChatGPT能夠理解并生成連貫的對話，使得用戶的交互更加智能化和自然化。ChatGPT還具備生成式語言模型的特點，能夠獨立思考并產生相應的回復，給用戶帶來全新的交互體驗。
2. 應用廣泛：ChatGPT的廣泛應用也促使其爆火。在商業領域，ChatGPT可以用于智能客服和在線咨詢，幫助企業提升服務質量和效率。在教育領域，ChatGPT可以作為輔助教育工具，與學生進行交流和答疑解惑，提供個性化的學習支持。在醫療領域，ChatGPT可以用于智能問診和健康咨詢，為患者提供及時和準確的醫療建議。ChatGPT還可用于社交娛樂、新聞推薦等領域，滿足人們多樣化的需求。
3. 經濟效益：與傳統的客戶服務渠道（如呼叫中心和面對面互動）相比，由ChatGPT驅動的聊天機器人更具成本效益。它們可以24小時在線提供服務，以更低的成本解決客戶的問題，提高客戶滿意度。另外，AIGC能更高效的生成文章，寫代碼，設計圖片和視頻，甚至完成更復雜的內容，極大的提高了內容創作和輸出的效率。

綜上所述，ChatGPT和人工智能的火熱是由于多種因素的綜合作用。隨著技術的不斷進步和創新，我們可以期待人工智能在未來的發展中發揮更大的作用。

二、人工智能大模型在中國

Gartner（一家技術研究及分析公司）將其作為《2022年度重要戰略技術趨勢》的第一位。Gartner預測，到2025年，生成式AI將占到所有生成數據的10%，但目前這個比例還不足1%。

“在傳統人工智能和先進分析技術的基礎上，生成式人工智能（每年）可以在中國進一步釋放價值2萬億美元的經濟效益。”27日，麥肯錫大中華區高級合伙人鐘惠馨（Violet Chung）在同一場新聞發布會上這樣表示。

ChatGPT現象級的表現，也成功引燃了中國人工智能追趕的熱情。曾幾何時，我們對于人工智能寄予厚望，它承載了中國在高科技領域對西方發達國家的追趕甚至超越，畢竟中國龐大的人口基數，廣闊的市場為人工智能應用創造了條件。

但是ChatGPT的發布，又一次給中國的高科技企業們敲響了警鐘，只滿足應用層的創新是不夠的，人工智能也需要底層技術。
所以，中國的高科技企業們不甘示弱，紛紛加入戰局。

• 百度：文心大模型
• 騰訊：HunYuan大模型
• 阿里：通義大模型
• 華為：盤古大模型

除了這些頂部企業以外，其他行業獨角獸們也紛紛推出自己的大模型，比如筆者從事的醫療行業，也是不甘示弱，格局特色的大模型產品如雨后春筍，爭相斗艷。

深睿醫療：Deepwise MetAI

深睿自主研發了通用醫學影像理解模型DeepWise—CIRP Model，可以自動從原始影像和報告信息中學習理解醫學影像，不需要過多的人為標注。

云知聲：山海大模型

依托山海大模型，云知聲發布了“手術病歷撰寫助手”、“門診病歷生成系統”和“商保智能理賠系統”三大醫療產品應用。

醫聯：MedGPT

自主研發的基于Transformer架構的國內首款醫療大語言模型——MedGPT。MedGPT主要致?于在真實醫療場景中發揮實際診療價值，實現從疾病預防、診斷、治療、康復的全流程智能化診療能力。

朗瑪信息：朗瑪·39AI全科醫生

“朗瑪·39AI全科醫生”依托朗瑪信息旗下互聯網醫療業務二十多年所積累的海量醫學健康數據，基于先進的自然語言處理技術和深度學習算法，通過大模型訓練方法，形成人工智能“醫生大腦”，能夠解決百姓日常生活中大多數的醫學問答、健康科普、健康管理等相關問題。

除了這些企業和產品外，還有

HealthGPT、華佗GPT、BsoftGPT、ClouD GPT等等。

三、基層醫療更需要人工智能

筆者所在的公司，可以說是最早從事醫療人工智能應用推廣的企業，從最開始和IBM合作Watson，就一直致力于將人工智能應用于腫瘤治療領域。由于中美貿易戰等諸多因素，放棄和IBM合作以后，公司也投入很多資源自主研發腫瘤治療人工智能，并取得一定的研發成果。

其實人工智能在醫療領域也有這廣泛的應用，包括但不限于以下幾種：

智能診療：利用人工智能技術對疾病進行診斷。計算機可以幫助醫生進行病理、體檢報告等的統計，通過大數據和深度挖掘等技術，對病人的醫療數據進行分析和挖掘，自動識別病人的臨床變量和指標。計算機通過“學習”相關的專業知識，模擬醫生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。

早在2017年11月6日“2017年臨床執業醫師綜合筆試”合格線公布，訊飛“智醫助理”機器人取得了456分的成績，超過臨床執業醫師合格線（360分），屬于全國53萬名考生中的中高級水平。

醫學影像智能識別：AI通過大量學習醫學影像，可以幫助醫生進行病灶區域定位，減少漏診誤診問題。

騰訊覓影是騰訊公司首個應用在醫學領域的AI產品。它包含有6個人工智能系統，涉及疾病包含食管癌、肺癌、糖網病、宮頸癌和乳腺癌。其中，其早期食管癌智能篩查系統最為成熟，實驗室準確率在90%，現已進入臨床前實驗階段。

醫療機器人：機器人在醫療領域的應用非常廣泛，比如智能假肢、外骨骼和輔助設備等技術修復人類受損身體，醫療保健機器人輔助醫護人員的工作等。目前，關于機器人在醫療界中的應用的研究主要集中在外科手術機器人、康復機器人、護理機器人和服務機器人方面。

2023年11月6日，國產達芬奇Xi手術機器人在進博會上宣布正式上市，直觀復星成功實現了達芬奇手術機器人國產化。

個性化治療：人工智能可以根據患者的基因、病史等信息，提供個性化的治療方案。例如，基于患者的基因信息，可以預測他們對某種藥物的反應，從而更好地選擇治療方案。

2022年7月23日，在北京國際胸外科論壇開幕式上，由首都醫科大學宣武醫院胸外科張毅教授團隊聯合百洋智能科技共同合作的科研成果——肺癌臨床智能輔助決策系統（SmartCDS for Lung Cancer）正式發布。該系統旨在以AI助力專家資源共享，以算法、技術、經驗搭建醫療互聯互通新生態，共同打造肺癌患者診療新體驗。

醫療管理：人工智能可以用于醫療管理，例如病例管理、醫療資源分配等，提高醫療效率和質量。

利用云知聲山海大模型的手術病歷撰寫助手語音識別技術和信息摘要生成能力，自動記錄手術過程中的語音，并將其轉化為有價值的信息。門診病歷生成系統利用山海大模型的知識圖譜和語言處理能力，幫助醫生們快速生成規范的門診病歷文書。

人工智能在醫療領域的運用可以提高醫療效率和質量，改善患者治療體驗，同時也可以幫助醫生更好地處理大量數據和信息，提升醫療水平。特別是在基層醫療領域，人工智能更有應用的價值。為什么這么說呢？

首先，人工智能最大的優勢或者價值是什么？《進化的力量》說，未來所有重大的機會，都藏在“生產率”這三個字。替代重復的低層次勞動，提升工作的效率，減少人為的出錯率，我認為是人工智能最先要解決的事情，換句話說：

用更少的人，做更多的事。而替代人去做決策、去做更高層次的事情是人工智能技術后續不斷迭代升級的過程。

而對于基層醫療機構來說，本身沒有復雜的臨床決策，更多的是基礎基本的診斷、繁瑣的且會重復的勞動。

而基層醫生的水平參差不齊，醫療技術相對較低。人工智能現在還更多是在人類現有的知識框架里學習進化，在決策能力上可能比大部分普通人要強，但是它未必就比專家要強。

如果將基層醫生所處的水平看成60分，醫學專家的水平看成90分甚至更高，顯然人工智能更容易將60分提升到80分，而將90分提升1分都是相對困難的。

所以，基層醫療機構，基層醫生更需要輔助工具，更容易提升生產率，甚至在某些方面它可以完全替代全科醫生。

像科大訊飛的“智醫助理”，朗瑪的39AI全科醫生正是瞄準了該領域，像現階段“朗瑪·39AI全科醫生”的認知水平可以達到初、中級全科醫生醫學水平。

未來將廣泛應用于基層醫療衛生機構醫務人員開展臨床輔助診斷服務，提供類似于“全科醫生”人工智能服務，開展輔助診斷、健康咨詢、健康管理，形成區級疾病譜，提升醫務人員的診療水平，為普通老百姓提供全生命周期的健康管理咨詢服務。

筆者負責的百洋健康云，是以云HIS為核心，以互聯網醫療為重心，以基層醫療機構為中心的數字化SaaS平臺，在完成基礎產品的布局后，一定會通過集成或者自研的方式，將人工智能的能力移植到平臺上，幫助基層醫療機構、基層醫生提升生產率，給客戶提供更加優秀的產品體驗。

前文回顧：

進化思考（1）：增長收斂，唯有求變

進化思考（2）：人口老化，也是機遇