ChatGPT越來越受到重視，在臨床實踐中有多種應用場景。在臨床決策支持方面，ChatGPT已被用于生成準確的鑒別診斷清單，支持臨床決策，優化臨床決策支持，為癌癥篩查決策提供見解。此外，ChatGPT已被用于智能問答，以提供有關疾病和醫療查詢的可靠信息。在醫療文檔方面，ChatGPT已被證明在生成患者臨床信函、影像學報告、醫療筆記和出院摘要方面是有效的，從而提高了醫療保健提供者的效率和準確性。未來的研究方向包括實時監測和預測分析、精準醫療和個體化治療。
ChatGPT在遠距離醫療和遠程醫療（telemedicine and remote health care）中的作用以及與現有醫療保健系統的集成。總的來說，ChatGPT是一個有價值的工具，它補充了醫療保健提供者的專業知識，并改善了臨床決策和患者護理。然而，ChatGPT是一把雙刃劍。我們需要仔細考慮和研究。ChatGPT的好處和潛在危險。在這個觀點下，我們討論了ChatGPT在臨床實踐中的最新研究進展，并提出了在臨床實踐中使用ChatGPT可能存在的風險和挑戰。它將有助于指導和支持未來的人工智能研究，類似于ChatGPT在健康領域的研究。
引言
ChatGPT是OpenAI開發的一個大型語言模型。它基于GPT架構，并使用深度學習技術生成自然語言文本。該模型是使用監督學習和強化學習策略開發的。ChatGPT可以生成連貫的、語法正確的文本，這是人工智能(AI)的重要發展。它顯示了使用大型語言模型和從人類反饋中強化學習來改善臨床決策支持(CDS)警報邏輯和潛在的涉及復雜臨床邏輯的其他醫學領域的巨大潛力，這是開發高級學習醫療保健系統的關鍵一步。
ChatGPT因其對各種主題的準確而精心制定的回應而迅速獲得了全世界的關注。作為醫生，我們有機會幫助指導和開發使用這個強大工具的新方法。它可以用于研究和開發，以分析大量醫療數據，確定趨勢，并提供最佳臨床實踐的見解。醫生需要考慮在臨床實踐中使用ChatGPT。此外，我們使用ChatGPT作為一種工具來支持醫生的臨床實踐，而不是取代他們。
盡管ChatGPT越來越受歡迎，性能也越來越好，但仍缺乏對其臨床應用的評估研究。同時，我們應該意識到ChatGPT是一把雙刃劍，既有強大的功能，也有潛在的危險。為了更好地了解ChatGPT在臨床中的應用，我們介紹了ChatGPT在臨床中的最新進展，以幫助感興趣的研究人員有效地掌握該課題的關鍵方面，并提供可能的未來研究方向。這一觀點的目的是概述ChatGPT在臨床實踐中的最新進展(多媒體附錄1)，探討ChatGPT在臨床實踐中的未來發展方向，突出其在臨床實踐中使用的風險和挑戰，并提出適當的緩解策略。雖然ChatGPT在臨床實踐中表現出了良好的前景，但需要進一步的研究來完善和提高其能力。將ChatGPT集成到現有的電子健康記錄(EHR)系統中有可能提高診斷準確性、治療計劃和患者預后。然而，必須將ChatGPT視為一種有價值的工具，它可以補充醫療保健專業人員的專業知識，而不是取代他們。
臨床決策支持
臨床決策是一個復雜的過程。它涉及到很多因素，如醫生的臨床思維、臨床推理、個人判斷、患者的病情等。這些因素可能導致認知偏差、推理錯誤和可預防的傷害。基于人工智能的CDS可以有效地支持醫生的臨床決策，改善治療效果。目前ChatGPT在CDS(臨床決策支持，clinical decision support)中的應用包括:
·鑒別診斷列表:Hirosawa等評估了ChatGPT-3和普通內科醫生對10個常見主訴的臨床病例、正確診斷和5個鑒別診斷。在10個鑒別診斷表中，ChatGPT-3的正確診斷率為28 / 30(93.3%)。在5個鑒別診斷表中，醫師的正確診斷率優于ChatGPT-3 (98.3% vs 83.3%；P = 03)。在ChatGPT-3生成的10份鑒別診斷清單中，88名醫生中有62人的鑒別診斷率一致(70.5%)。本研究表明，ChatGPT-3生成的鑒別診斷清單對常見主訴的臨床病例具有較高的診斷準確率。
·臨床決策:Rao等將默沙普(Merck Sharp & Dohme, MSD)臨床手冊中已發表的36篇臨床短文全部輸入ChatGPT，根據患者年齡、性別和病例敏感性，比較鑒別診斷、診斷試驗、最終診斷和處理的準確性。在所有36例臨床病例中，ChatGPT的總體準確率為71.7% (95% CI 69.3%-74.1%)。
·癌癥篩查:Rao等將ChatGPT反應與美國影像學會乳腺疼痛和乳腺癌篩查的適宜性標準進行了比較。ChatGPT提示格式是開放式的(OE)，并選擇所有適用的(SATA)。研究結果顯示，乳腺癌篩查的平均OE得分為1.83分(總分2分)，SATA的平均正確率為88.9%；乳房疼痛的平均OE得分為1.125分(滿分為2分)，SATA的平均正確率為58.3%。結果表明，ChatGPT用于影像學決策的可行性，并具有改善臨床工作流程的潛力。
·CDS優化:Liu等研究了5位臨床醫生對ChatGPT生成的36條CDS推薦和專家生成的29條推薦的評分。研究結果顯示，調查中排名前20位的推薦中有9個是由ChatGPT生成的。研究發現，ChatGPT生成的推薦提供了一個獨特的視角，被評為高度可理解和相關，中等有用，但可接受性低，有偏見，反轉和冗余。這些建議可以作為優化CDS警報、確定警報邏輯的潛在改進并支持其實現的重要補充部分，甚至可以幫助專家制定CDS改進建議。
·ChatGPT已經對CDS應用進行了評估。它已被證明可以生成準確的鑒別診斷清單、臨床決策、優化CDS，并為癌癥篩查決策提供見解。進一步的研究可以集中在開發先進的模型，將ChatGPT與現有的CDS系統集成在一起。這些模型可以利用廣泛的醫學文獻、臨床指南和患者數據來支持醫生做出準確的診斷、制定治療計劃和預測患者的結果。通過將醫療保健專業人員的專業知識與ChatGPT的功能相結合，可以提供全面和個性化的決策支持。
問答(醫療查詢)
智能問答通常用于提供有關疾病的信息或討論臨床試驗結果。在臨床實踐中使用智能問答對衛生保健系統有各種好處，例如支持衛生保健專業人員和患者、分診、疾病篩查、健康管理、咨詢和衛生保健專業人員培訓。ChatGPT可用于醫療保健領域的智能問答。然而，需要注意的是，答案可能會隨著時間的推移和不同的問題提示而改變，并且可能會出現有害的偏見。重要的是負責任地使用ChatGPT，以確保它們可以幫助而不是傷害尋求疾病知識和信息的用戶。以下是ChatGPT在醫療查詢中的一些應用示例，展示了其在為各種疾病生成智能問題和答案提示方面的潛力:
·常見視網膜疾病:Potapenko等進行了一項研究，以評估ChatGPT在提供常見視網膜疾病信息方面的準確性:年齡相關性黃斑變性、糖尿病視網膜病變、視網膜靜脈閉塞、視網膜動脈閉塞和中心性漿液性脈絡膜視網膜病變。通過一系列包括疾病概述，預防，治療方案，以及每種疾病的預后在內的問題，總共獲得了100份答復。結果表明，ChatGPT提供了高度準確的一般信息(中值5分，IQR 4-5，范圍3-5)、疾病預防信息(中值4分，IQR 4-5，范圍4-5)、預后信息(中值5分，IQR 4-5，范圍3-5)和治療方案(中值3分，IQR 2-3，范圍2-5)。信度統計顯示Cronbach α為0.910 (95% CI為0.867 - 0.940)。在被評估的100個回答中，45個被評為非常好，沒有錯誤，26個有輕微的無害的錯誤，17個被標記為潛在的誤解錯誤，12個有潛在的有害錯誤。
·婦產科:Gunebaum等向ChatGPT提出了一系列關于婦產科的問題(共14個問題)，并對每個問題的答案進行了評估。研究表明，ChatGPT對于在該領域幾乎任何主題上尋求初步信息的用戶都是有價值的。答案通常是令人信服的和信息豐富的。它們不包含大量的錯誤或錯誤信息。一個主要的缺點是訓練模型的數據似乎不容易更新。
·肝病:Yeo等研究了ChatGPT在回答肝硬化和肝細胞癌(HCC)的知識、管理和情感支持方面的準確性和可重復性。ChatGPT中164個問題的回答由兩名移植肝病學家獨立評估，并由第3名審稿人進行審查。研究結果顯示，ChatGPT對肝硬化(正確率79.1%)和HCC(正確率74%)有廣泛的認識。然而，只有一小部分(肝硬化為47.3%，HCC為41.1%)被評為全面。在基礎知識、生活方式和治療方面的表現優于診斷和預防。在質量度量方面，該模型正確回答了76.9%的問題，但未能提供具體的決策截止點和治療時間。ChatGPT可以作為患者和醫生改善預后的補充信息工具。
·癌癥:Johnson等使用“常見癌癥神話和誤解(Common Cancer Myths and Misconceptions)”網頁上的問題來評估ChatGPT和國家癌癥研究所(NCI)對這些問題的回答的準確性。結果顯示，ChatGPT輸出的NCI答案的總體準確率為100%，問題1至13的總體準確率為96.9% (k= -0.03, SE 0.08)。NCI和ChatGPT回答在字數和可讀性上沒有顯著差異。ChatGPT提供了關于常見癌癥神話和誤解的準確信息。
通過提供可靠的信息和指導，ChatGPT在回答醫療問題方面的應用有望幫助醫療保健專業人員。然而，ChatGPT的響應是基于從訓練數據中學習到的模式和知識生成的，目前它沒有最新的醫療信息，也沒有考慮到特定的患者情況。因此，醫療保健提供者應謹慎行事，并獨立驗證從ChatGPT獲得的關鍵信息，以確保個別患者的準確性和適當性。謹慎和負責任的使用，以及持續的研究和開發，對于最大限度地發揮其效益和減少潛在的限制是必要的.
醫療文案
概述
對于醫療服務提供者來說，撰寫醫療文件是一個冗長而耗時的過程。同時，醫療文獻中的錯誤也很常見。醫生和病人之間正確記錄和交換臨床信息是至關重要的。醫療文件要求高度準確，因此記錄員應能夠捕捉并準確記錄面談期間討論的所有醫療信息。ChatGPT是醫療文檔的有效工具。使用ChatGPT作為語言助手或提供模板，可以顯著減少臨床醫生撰寫醫療文檔的時間，提高準確性。以下四個小節說明了ChatGPT可以有效應用的特定領域，包括生成患者門診信函、影像學報告、醫療筆記和出院摘要，展示了其簡化醫療文檔和提高臨床醫生效率的潛力。
病人及診所信件
Ali等以皮膚癌為例，評估了ChatGPT生成的致患者臨床信函的可讀性、事實準確性和人性化。在創建的38種假設的臨床情況中，7種涉及基底細胞癌，11種涉及鱗狀細胞癌，20種涉及惡性黑色素瘤。信中臨床信息的總體中位準確性為7(范圍1-9)。寫作風格人性化的總體中位數為7(5-9)。準確性κ的權重為0.80 (P<0.001)，人性的權重為0.77 (P<0.001)。這一評估表明，ChatGPT可以生成具有高整體準確性和人性化的臨床信件。此外，這些信件的閱讀水平與目前醫生所寫的信件大致相當。
影像學
Jeblick等調查了15名影像科醫生，以評估ChatGPT簡化影像學報告的質量。在所有的評分中，75%的人選擇“同意”或“非常同意”(Q3=2)，沒有人選擇“非常不同意”。大多數影像科醫生認為，簡化后的報告是準確和完整的，對患者沒有潛在的危害。本研究的初步結果表明，ChatGPT在提高影像學以患者為中心的醫護方面具有很大的潛力。
醫療記錄
ChatGPT幫助醫生寫病歷。ChatGPT可以為入住重癥監護室的患者編寫結構化的醫療記錄，提供有關正在進行的治療、實驗室樣本、血氣分析以及呼吸和血液動力學參數的信息。ChatGPT可以正確地將大多數參數分組到相應的部分，即使它們只是縮寫形式，沒有任何關于其含義的信息。
出院小結
Chintagunta等利用GPT-3輸出的可變性，對醫學知識進行整合和灌輸，使其成為醫學總結的有效低樣本學習方法（low-shot learning method）的一個組成部分。GPT-3將在以前未見過的示例上執行任務的啟動上下文作為輸入。啟動上下文是指對任務的文本描述和任務表現的一些演示。這些研究表明，ChatGPT允許醫生輸入要包含的具體信息的簡要描述，要詳細闡述的概念和要解釋的說明，并在幾秒鐘內輸出正式的出院摘要(圖)。ChatGPT還可以提高出院小結本身的質量。
未來研究方向
實時監控和預測分析
持續監測患者數據，如生命體征、實驗室結果和可穿戴設備數據，為早期發現臨床惡化和主動干預提供了機會。未來的研究可以探索ChatGPT如何分析和解釋這些實時數據流，識別模式、趨勢和異常變化。ChatGPT可以提供及時警報、風險評估和預測分析，使醫療保健專業人員能夠及早干預，并在集成到監測系統中時預防不良事件。
精準醫療和個體化治療
ChatGPT可以分析患者的特定數據，包括遺傳信息、生物標志物和治療歷史，從而產生量身定制的治療建議，并預測個體對治療的反應。ChatGPT可以通過分析復雜的數據集和生成個性化的治療建議來幫助醫生和患者。進一步的研究可以集中在開發ChatGPT模型上，該模型使用大規模基因組和臨床數據來提供更準確的治療結果預測，確定最佳治療方法，并協助臨床試驗匹配精準醫療計劃。
遠程醫療
隨著遠程醫療的不斷發展，ChatGPT在促進虛擬醫患互動方面的作用可以被探索。它可能涉及基于ChatGPT的虛擬助手的開發，可以幫助醫療保健專業人員對患者進行分類，提供初步評估，并為家庭護理提供遠程指導。此外，ChatGPT可以被訓練來解決病人的問題，提供健康教育，并支持家庭自我保健。ChatGPT可以通過提供虛擬幫助和遠程指導，在促進虛擬醫患互動方面發揮重要作用。
與現有醫療保健系統的集成
ChatGPT與現有臨床工作流程和電子病歷系統的無縫集成對于其在醫療保健環境中的有效使用至關重要。研究應側重于開發標準和協議，以實現ChatGPT和EHR系統之間的互操作性、數據交換和安全通信。它將使ChatGPT在實時CDS和文檔中得到有效的使用。ChatGPT可用于提高從非結構化臨床記錄和電子病歷中提取信息的效率和準確性。未來的研究可以探索將ChatGPT集成到EHR系統中，以實現智能數據提取、匯總和分析，以支持臨床研究、質量改進計劃和循證實踐。
使用ChatGPT可能面臨的風險和挑戰
盡管ChatGPT在臨床應用的評估研究中取得了優異的結果，但潛在的負面影響也不可低估，包括隱私、倫理、偏見和歧視。ChatGPT會導致有意或無意地濫用各種應用程序。雖然并非所有提出的欺詐用途都是ChatGPT所獨有的，但令人印象深刻的是，ChatGPT有效地加速了創建具有高度可信度的虛假證據和材料。ChatGPT可能會產生幻覺或虛假信息。“幻覺（Hallucination”）”是指模型生成的內容并非基于現實，創造了一個完全虛構的故事或事實。另一個問題是，ChatGPT可以再現其訓練數據中存在的偏差。在醫療保健領域，信息的準確性是至關重要的，信息中的錯誤或不準確的存在是可怕的。為了確保安全可靠地使用ChatGPT，嚴格的人工審查過程和工作流程中的人工參與是必不可少的。遵守相關的標準和標準，如準確性、可靠性、可解釋性、可解釋性和用戶接受基準，是必要的。必須探索由監管機構或專業組織開發的現有框架和指南，以評估衛生保健中的人工智能系統，并將其用于ChatGPT。根據這些基準驗證ChatGPT對于保證其在臨床實踐中的安全性和有效性至關重要。
在使用ChatGPT時，必須采取安全措施來保護患者信息，包括加密、訪問控制、安全數據存儲和遵守隱私法規。為了保護隱私，用于培訓和微調ChatGPT的患者數據應該匿名化，在ChatGPT的開發和部署過程中，獲得患者對數據使用的同意至關重要。應努力減輕重新識別的風險，并防止將未識別的患者數據與可識別的信息聯系起來。記錄和監測系統活動對問責制和可審計性至關重要。積極主動的方法是必要的，以確保持續的患者隱私和數據保護。應考慮遵守相關法律、法規和指南，例如數據保護法規、患者隱私法和針對人工智能技術的醫療保健法規。合規對ChatGPT臨床整合的影響，以及確保遵守法律和道德標準的必要步驟，都應該得到解決。
雖然ChatGPT顯示出希望，并有可能徹底改變臨床實踐范式，但仍有幾個障礙阻礙其臨床應用。首先，它缺乏理解疾病和治療之間復雜關系所需的醫學專業知識和背景，因為它不是專門為回答醫學問題而設計的。因此，ChatGPT產生的推薦質量需要從臨床專家的角度進行評估，考慮對臨床結果的短期和長期影響。其次，ChatGPT的訓練數據已經過時，僅限于截至2021年9月的信息。鑒于醫學研究的快速發展和進步，缺乏最新信息可能會影響其在臨床實踐中的可用性。在確保數據準確性的同時，保持ChatGPT的培訓數據最新，對于解決這一限制并增強其在臨床環境中的應用至關重要。第三，ChatGPT目前依賴于人工輸入信息，需要未來的迭代來實現從電子病歷中自動提取數據，而不需要人工輸入。然而，在這種情況下管理患者數據帶來了重大挑戰，因為必須制定嚴格的法規來確保患者隱私并防止信息濫用。因此，細致的數據存儲和訪問管理至關重要。
綜上所述，在使用ChatGPT時，我們必須謹慎主動地應對潛在風險，以確保患者醫療的安全和質量。通過清楚地了解ChatGPT的功能和局限性，研究人員和從業者可以有效地使用該技術，同時避免任何意想不到的后果。不管我們對ChatGPT的態度如何，人工智能的發展是不可阻擋的。最明智的做法是接受它，并利用它的能力來改善人類的衛生保健。
Jialin Liu (四川成都華西醫院) , Changyu Wang , Siru Liu （Department of Biomedical Informatics ,Vanderbilt University Medical Center).JUtility of ChatGPT in Clinical Practice. Med Internet Res. 2023 Jun 28;25:e48568.doi: 10.2196/48568.
