近期，ChatGPT因其高超的自然語言任務處理能力在各行各業爆火出圈。在編程、翻譯、寫論文等領域的應用，ChatGPT已經算是游刃有余。然而，在高壁壘的行業如醫學領域中，ChatGPT卻顯得不夠活躍。
過去十年，神經網絡、深度學習和人工智能 (AI) 等技術的進步已經對制造業、服務業和金融業等諸多行業產生了深遠影響，但它們在臨床護理中的應用仍然有限。臨床醫學領域的衛生聯網系統之間缺乏普遍的互操作性，導致深度學習算法開發所需的結構和機器可讀數據匱乏。即便開發了適用于臨床護理的算法，但由于技術、統計和概念的可重復性有限，許多算法無法跨環境推廣，這些算法的質量也往往忽高忽低。
日前，哈佛醫學院教授Tiffany H. Kung，親自下場測試ChatGPT的表現。通過評估ChatGPT的大語言模型在美國醫學執照考試(USMLE)中的表現發現，雖然沒有經過任何專門的訓練或強化，ChatGPT在三個專家級知識的標準化測試中已經能夠達到或接近 60% 的準確度。該教授表示，ChatGPT輔助診斷的表現，已經接近醫生。此外，ChatGPT 還表現出高度細致的洞察力。
另一教授Ateev Mehrotr也對ChatGPT進行了測試，結果顯示，ChatGPT在45個案例中的39個診斷正確，正確率87%（超過了現有機器診斷率的51%）；并為30個案例提供了適當的分診建議。
研究表明，人工智能系統在改善醫療保健和健康結果方面大有可為，大型語言模型可能有助于醫學教育，并可能有助于臨床決策。ChatGPT等大型語言模型可能會在醫學教育環境中幫助人類學習者，作為未來融入臨床決策的前奏，在醫療保健中的應用潛力十分巨大。
參考論文：
https://journals.plos.org/digitalhealth/article?id=10.1371/journal.pdig.0000198
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