AI能否让医学更人性化？
当OpenAI在2022年底发布ChatGPT时，关于AI革新医学的讨论达到了高潮，人们将其与《星际迷航》中的虚构技术进行了比较。然而，利用技术辅助临床决策的努力并非新鲜事。
这些努力可以追溯到几个世纪前，早期先驱如皮埃尔-查尔斯-亚历山大·路易斯在法国大革命后的时期分析结构化数据。路易斯通过数据分析发现，当时常见的放血疗法实际上是有害的。他的方法为现代分析大数据集以获得医学见解的做法奠定了基础，也为今天的AI创新铺平了道路。
到了20世纪，随着计算机的出现，乔治·伯纳德·肖等思想家预测了一个自动化的诊断未来。早期的AI模型就是基于这一愿景构建的。1950年代，罗伯特·莱德利和李·卢斯特设计了尝试根据患者症状自动化诊断的系统。这些早期系统在有限的领域（如阑尾炎诊断）中表现出色，但全科医生的AI愿景尚未实现。这些局限性，加上对医生思维方式的不充分理解，导致了所谓的“AI寒冬”。
随着临床推理的发展，研究转向认知心理学，揭示医生通常依赖快速、直觉的决策（系统1思维），而不是缓慢、深思熟虑的推理（系统2）。AI系统试图模仿后者，但在有效模拟人类诊断方面表现不佳。
进入2020年代初期，AI开始走出寒冬。新的机器学习算法，包括大型语言模型（LLMs）如GPT-4，因其临床潜力而受到关注。最初，像GPT-3这样的模型被认为在创意写作方面令人印象深刻，但在临床任务中用处不大。然而，GPT-4改变了这一看法。测试表明，GPT-4能够处理复杂的医疗案例，提供准确的诊断，其方式类似于专家级的推理。与早期系统不同，它不依赖于严格的机械计算，这在过去限制了AI在医疗保健中的应用。
令人惊讶的是，GPT-4展示了提供准确鉴别诊断的能力，有时甚至超过了人类医生的表现。它能够分析病例并提供潜在诊断的列表，甚至指出了某些医生（包括我自己）最初漏掉的正确诊断。这种无需额外医学培训即可做出有用诊断建议的新兴能力，标志着AI在医疗保健中的角色发生了转折点。
越来越多的研究证实，GPT-4和类似的模型在某些方面的诊断推理中可以胜过人类。这些AI系统在识别大量医学文献中的模式方面表现出色，提供实时见解，从而支持甚至改善临床决策。
尽管取得了这些突破，核心问题依然存在：AI能否真正使医学更人性化？虽然人们对AI在临床环境中的整合感到担忧，但也充满希望。AI有潜力解放医生，使其从过多的数据管理中解脱出来，让他们更多地关注护理中独特的人类方面——同理心、沟通和建立患者信任。
回顾医学技术的历史，可以清楚地看到，AI并不是要取代医生，而是作为先进的工具，增强他们做出更好、更明智决策的能力。随着AI的不断进化，其在医学中的作用可能会继续扩大，有可能将这一领域转变为比以往任何时候都更加以患者为中心的领域。
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