自去年 11 月下旬推出以來，ChatGPT 取得了令人矚目的成就——通過了商科、法學和醫學院的研究生水平考試（這些問題的答案無法簡單地通過 Google 搜索）。

下一個版本 ChatGPT4 計劃于今年晚些時候發布，谷歌的競爭對手 AI 產品也是如此。上上周，微軟與 OpenAI 合作推出了人工智能搜索引擎和網絡瀏覽器，其他科技行業競爭對手也將加入競爭。

人工智能將改變我們所知的醫學

就像 iPhone（及后續的智能手機） 很快成為我們生活中不可或缺的一部分一樣，ChatGPT（或任何領先的內容生成人工智能工具）將以以前無法想象的方式改變醫療行業。

1. ChatGPT將以指數方式變得更快、更強大

假設這項新技術的能力和速度遵循摩爾定律，即計算進步大約每兩年翻一番。那樣的話，ChatGPT 將在 10 年內強大 32 倍，在 20 年內強大 1000 多倍。

因此，與其沉迷于今天的 ChatGPT 能（或不能）做什么，不如展望未來十年。憑借更強大的計算能力以及更多的數據和信息，未來幾代的 ChatGPT 將擁有遠超當前預期的分析和解決問題的能力。

2. 通過模仿醫生做出臨床決策

ChatGPT 和其他生成式 AI 應用程序可以在不到一秒的時間內訪問數 TB 的數據（使用數千億個參數）來“預測”一系列單詞和概念中的下一個最佳單詞或想法。但形成句子只是開始。

生成式 AI 解決的問題不同于其他 AI 工具。事實上，它非常類似于醫生解決問題的方式：

• ChatGPT是個大型數據庫。對于醫生來說，數據來自課堂講座、已發表的研究和專業經驗。對于 AI 來說，它是所有數字出版材料的總和。
• 生成有用的信息。醫生會回憶（或查找）適用于患者癥狀的相關信息。生成式 AI 將使用數十億個參數來精確定位合適的文本。
• 使用預測過程來識別正確的部分。醫生根據經驗選擇診斷，ChatGPT將會預測（所有可用的可能性）最佳匹配。

現在最大的區別是醫生可以執行一個額外的步驟：向患者提出一系列問題并安排檢查，以在得出結論時獲得更高的準確性。下一代生成人工智能將能夠完成這一步（或至少推薦適當的實驗室和放射學測試）。微軟新的 AI 驅動的交互式聊天功能已經可以提出迭代問題并從對話中學習。

就像醫院里的住院醫生一樣，生成式 AI 最初會犯錯誤，需要熟練的醫生來糾正。但是隨著經驗和計算能力的提高，敏銳度和準確性也會提高，這對醫生來說也是如此。隨著時間的推移，ChatGPT 將犯更少的錯誤，直到它可以匹配甚至超過醫療專業人員的預測能力（和臨床質量）。

3. 提供全天候的醫療援助

在中國，大多數的老年人患有兩種或兩種以上的慢性病，慢性病每天都在影響著他們的健康。

這些患者需要的是持續的日常監測和護理。但不幸的是，傳統的面對面醫療服務并沒有提供這種能力。但這就是人工智能可以發揮巨大作用的地方。

下一代生成式 AI 將能夠全天候 24/7 監控患者并提供持續的醫療專業知識。這樣做將有助于患者預防心臟病、高血壓和糖尿病等慢性疾病，并最大限度地減少致命并發癥，包括心臟病發作、中風和癌癥。這項服務每天只需花費幾毛錢。

生成式人工智能可以通過以下方式幫助慢性病患者：

• 與可穿戴設備等支持性消費技術同步，提供全天候監控，同時為患者提供個性化的每日健康更新。
• 將可穿戴設備上的數據與每位患者的醫生預設的預期范圍進行比較——在出現問題時向患者和醫生發出警報。
• 在家中提醒患者進行預防性篩查、Rx 補充劑或日常鍛煉（以及其他生活方式的改善）。

4. 預防醫療差錯

鑒于 OpenAI 在基于圖像的 AI 平臺 Dall-E 上的成功，以及 Meta 等公司在基于視頻的 AI 方面取得的發展，我們可以預期機器學習能力的發展將遠遠超出預測文本。

例如，醫院中支持視頻的 AI 可以幫助防止醫療錯誤。

患者安全方面的失誤，尤其是在醫院，每年導致數萬人死亡（一些估計高達 200,000 人死亡）。科學家們已經確定了防止這些不必要的死亡所需的步驟。然而，醫生和護士往往未能遵循循證規程，導致本可避免的并發癥。

最近發表在《新英格蘭醫學雜志》上的一篇論文計算出，每 4 個入院的人中就有近 1 個在住院期間會受到傷害。醫療保健專家甚至建議住院的人帶上家人，以防止人為造成的致命錯誤。以后就不需要了。

具有視頻功能的下一代 ChatGPT 將能夠觀察醫生和護士，將他們的行為與循證指南進行比較，并在臨床醫生即將犯錯時警告他們。

這一進步將防止幾乎所有的用藥錯誤，以及大多數醫院發生的錯誤：感染、肺炎和壓力性潰瘍。

5. 輔助醫生進行決策

醫學是一門藝術和一門科學。醫學生和住院醫師通過結合教科書、期刊文章、課堂教學和熟練臨床醫生的觀察來學習這兩種技能。未來幾代人工智能將遵循同樣的方法。

一旦 ChatGPT 連接到病人床邊的監護儀，并且可以訪問實驗室數據聽取醫患互動，該應用程序將開始預測最佳的臨床步驟集。每次將這些決定與電子健康記錄中主治醫師的臨床記錄和醫囑進行比較時，ChatGPT 都會學習和改進。

一名入學的一年級醫學生需要 10 年的教育和培訓才能完全熟練。未來幾代 ChatGPT 將在數月或更短時間內完成該過程，并從數百家醫院的最佳臨床醫生的行動中學習。一旦生成式 AI 足夠熟練地預測專家將要做什么，它就可以讓全國任何地方的醫生和護士都能獲得這些專業知識。

ChatGPT 不能做什么

無論 ChatGPT 變得多么強大和熟練，它都會有局限性。應用程序將始終依賴于人工輸入數據的準確性。它將受到訓練應用程序的醫生的偏見的影響。

但隨著時間的推移，它將不斷改進并解決越來越復雜的醫療問題。無論這需要 10 年（計算能力的 32 倍）還是 20 年（計算能力的 1,000 倍），未來幾代的生成人工智能都將超越并最終超越當今醫生的認知和解決問題的能力。

為了培養下一代醫生，今天的教育工作者需要將這項技術融入醫學院和住院醫師培訓中。學員不會將 ChatGPT 視為威脅，而是會通過學習利用生成 AI 的臨床能力而受益。

那么來了，未來醫生還會存在嗎？