問診還(hái)欠火候，但幾秒鍾就能(néng)生成(chéng)一篇高完整度的出院總結

基于ChatGPT研發(fā)的工具已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)入醫院幫助醫生分擔工作了。

2023年5月，在一位三甲醫院主任醫師的診室，啓用了一項新工具，在問診時打開(kāi)語音記錄，機器人會幫他撰寫出一份問診記錄。

這(zhè)款和ChatGPT一樣(yàng)基于大語言模型研發(fā)的問診記錄機器人，“已經(jīng)進(jìn)入十餘家醫院的診室，幫助醫生節省時間。”北京左醫科技有限公司首席執行官(CEO)張超介紹。

上述主任醫生随後(hòu)給了這(zhè)款機器人90分的評價，還(hái)是有一些錯誤，“比如醫生沒(méi)有詢問患者的月經(jīng)婚育史，最終的問診記錄上卻有這(zhè)一項，需要手動删除。”

一篇題爲《ChatGPT:出院總結的未來》的文章指出：ChatGPT未來有望成(chéng)爲初級醫生的得力助手，其潛在應用領域之一是生成(chéng)出院總結。該研究由英國(guó)倫敦聖瑪麗醫院外科和腫瘤科的Sajan B Patel和Kyle Lam完成(chéng)，已發(fā)布于2023年3月《柳葉刀_數字醫療》（The Lancet Digital Health）上。

盡管還(hái)存在實際應用中的缺陷和問題，但研究者的目光已經(jīng)聚焦在未來如何更好(hǎo)地采用這(zhè)項技術，而不是遲疑于未來醫院是否不會采用它。

No.1 以後(hòu)還(hái)用加班寫病例嗎？

4月，一路狂飙的ChatGPT全球訪問量再創新高，達到17.6億次。互聯網上ChatGPT的名字已經(jīng)無處不在。人們使用它來寫小說、論文、甚至 Python代碼和法庭判決等，醫療系統自也不例外。

在醫療保健領域，使用聊天機器人早已不是新鮮事(shì)，此前便已將(jiāng)其應用于分診等領域，但下一代聊天機器人的目标是通過(guò)其生成(chéng)功能(néng)進(jìn)一步推動該領域的發(fā)展。如在醫生們早就叫(jiào)苦不叠的文書負擔方面(miàn)。

2018年來自美國(guó)的一份報告稱，醫生花在撰寫醫院文書以及行政上的時間“令人難以置信”。70%的醫生表示，每周花10個小時或更多時間在文書工作和行政任務上近，三分之一的醫生表示，每周20個小時或更多時間。

在中國(guó)，這(zhè)也是年輕的住院醫師加班的主要原因之一。丁香園曾發(fā)布一項調查顯示，有50%以上的住院醫師，平均每天用于寫病曆的時間達四小時以上。

尤其是撰寫出院總結，對(duì)大多數醫生都(dōu)是頗費心力的工作。權衡出院總結與臨床承諾時，出院總結總是被(bèi)排在後(hòu)面(miàn)，導緻患者出院延遲或出院總結信息不充分，這(zhè)不僅會給本就捉襟見肘的初級醫生隊伍帶來壓力，而且還(hái)會爲二級照護向(xiàng)一級照護過(guò)渡的過(guò)程中帶來潛在的患者安全問題。

上述《柳葉刀》的研究發(fā)現，使用ChatGPT減輕文書負擔一個典型的應用。由于出院總結已經(jīng)創建出一套标準化的模闆，因此通過(guò)對(duì)于模版的學(xué)習，ChatGPT很容易輔助該流程進(jìn)入自動化。

研究人員通過(guò)輸入必要的患者基礎信息，生成(chéng)一篇完整的出院總結，從而評估ChatGPT在醫院基礎文書上的靈敏性和準确度。

在簡單地輸入不到兩(liǎng)句話後(hòu)，幾秒的時間内ChatGPT就生成(chéng)了一篇包含患者基礎信息、入院原因、醫院總結和後(hòu)續護理建議在内，完整度較高的出院總結。

顯示頁

ChatGPT對(duì)簡單出院總結請求的響應

提示語

“幫我爲John Doe寫一份出院總結，患者70歲，5天前接受了全髋關節置換術，現在可出院回家。”

響應*

*雖然該總結對(duì)于大多數患者而言可能(néng)是準确的，但ChatGPT自動生成(chéng)了提示語中未包含的其他信息，表明臨床工作人員有必要在最終定稿之前進(jìn)行手動檢查。

“患者：John Doe

年齡：70歲

入院日期：[日期]

出院日期：[日期]

入院原因：全髋關節置換術

住院總結：

患者Doe于[日期]入院，接受全髋關節置換術。手術成(chéng)功，患者Doe的康複進(jìn)程良好(hǎo)。患者對(duì)物理治療和疼痛管理方案的依從性良好(hǎo)，而且患側下肢的活動度和力量良好(hǎo)。患者可獨立完成(chéng)日常生活活動，并已充分理解術後(hòu)照護說明。

後(hòu)續照護建議：

建議患者Doe繼續按照物理治療師的處方進(jìn)行物理治療。患者還(hái)應繼續遵醫囑服用止痛藥，并遵循健康的飲食和鍛煉習慣，以促進(jìn)愈合和保持良好(hǎo)的整體健康狀況。患者應在1-2周内接受骨外科醫生的随訪，以進(jìn)行術後(hòu)檢查。

總體而言，患者Doe的狀況良好(hǎo)，符合出院标準。簽署人，

[醫生姓名]”

這(zhè)一研究結果表明，ChatGPT能(néng)夠處理和編寫簡單的患者信息，其準确率接近或超過(guò)一份傳統方式撰寫的出院總結的及格水平。

ChatGPT還(hái)可以提高出院總結的質量，之前的文獻表明，通過(guò)傳統方式撰寫的出院總結往往會遺漏細節。

同時，未來的叠代可能(néng)允許從患者的電子健康記錄中自動抓取數據以獲得基礎信息，從而省略了還(hái)醫生需要手動輸入這(zhè)個環節。或許可以成(chéng)爲輔助醫生進(jìn)行文書工作的重要數字工具。

一旦這(zhè)項工作形成(chéng)了成(chéng)熟的自動化流程，醫生就有了更多時間爲患者提供服務的時間。

可以看出，盡管ChatGPT提供了巨大的希望，但至少目前，它還(hái)不能(néng)離真正地脫離醫生，頂多算是一個有效的助理。

No.2 我們會信任一個機器人看病嗎？

患者到一個醫院看病，最重要的是對(duì)醫生的信賴。那麼(me)，我們會信任一個機器醫生嗎？

在上述《柳葉刀》的文章中，研究團隊也擔心患者對(duì)新技術的接受程度。當流程自動化，患者可能(néng)會對(duì)機械化、流水線式的醫療護理産生抵觸情緒。

對(duì)患者和醫生而言，使用AI最大的風險在于出錯。盡管在家中向(xiàng)聊天機器人詢問一些微不足道(dào)的問題可能(néng)不會産生什麼(me)後(hòu)果，但有關藥物變更或跟進(jìn)的信息不正确或不充分會極大地影響治療。

2022年9月，發(fā)布在福布斯上的文章《人工智能(néng)在醫療保健領域仍有很長(cháng)的路要走》談到，在處理患者的護理數據時，人工智能(néng)可能(néng)會出現問題——也就是由于非常小、非常分散或非常不準确的數據集而産生的偏差。

一位國(guó)内問診病例生成(chéng)AI的項目負責人就遇到類似的問題，“機器會忽略一些關鍵信息，當患者描述的一些症狀，和核心内容相關性不強，就會被(bèi)機器判定爲不重要，就沒(méi)有出現在最終結果中。”

因此，“有醫生對(duì)機器人的評價隻給60分，因爲，這(zhè)些被(bèi)忽略的細節，可能(néng)會是确診的關鍵，這(zhè)也往往是一些經(jīng)驗豐富的醫生才能(néng)抓住的重點。”上述項目負責人對(duì)《财經(jīng)·大健康》說。因此，有必要通過(guò)試點，收集各方意見，最終改進(jìn)服務效率和質量。

還(hái)有，ChatGPT依賴于所接收到的數據，因此仍然需要手動輸入重要信息。張超認爲，目前最大的問題是，因爲生成(chéng)式文本有一定創造性，在問診病例中，還(hái)會多出來一些患者沒(méi)有描述的症狀，需要醫生手動删除，因此一定需要醫生人工審核。

研究人員寄望于未來的叠代，可能(néng)允許從患者的電子健康記錄中自動抓取數據，而無需再手動輸入簡要信息。然而，這(zhè)種(zhǒng)做法在數據治理方面(miàn)存在重大問題還(hái)需要解決。

總之對(duì)各種(zhǒng)複雜功能(néng)的探索都(dōu)在計劃中。5月25日，醫聯發(fā)布了基于醫療大語言模型——MedGPT，計劃推出機器人全流程看病，通過(guò)線上不斷向(xiàng)患者提問以獲取更多信息，問診結束後(hòu)，開(kāi)具醫學(xué)檢查項目，基于病史、病情和檢查結精确确診，并給出後(hòu)續的治療方案和定期随訪。這(zhè)款産品預計將(jiāng)在今年底進(jìn)行臨床實驗，并招募患者入組。

甚至連培養醫生的臨床工作也能(néng)由機器人分擔。美國(guó)一家企業Hippocratic AI推出産品，通過(guò)模拟不同類型的病人與醫生進(jìn)行對(duì)話，爲醫學(xué)生模拟臨床環境。這(zhè)些模拟患者不僅具有不同疾病、性格、情緒和疾病史，還(hái)能(néng)爲醫生的臨床技能(néng)診斷，提供反饋評價。

盡管還(hái)存在實際應用中的缺陷和問題，ChatGPT還(hái)是展示出下一代聊天機器人在語言模型學(xué)習方面(miàn)的強大能(néng)力，當我們打開(kāi)ChatGPT的對(duì)話框，進(jìn)行人工智能(néng)的訓練時，自動化的趨勢就已經(jīng)勢不可擋。