當OpenAI在2022年底發(fā)布ChatGPT時，關于AI革新醫(yī)學的討論達到了高潮，人們將其與《星際迷航》中的虛構技術進行了比較。然而，利用技術輔助臨床決策的努力并非新鮮事。

這些努力可以追溯到幾個世紀前，早期先驅如皮埃爾-查爾斯-亞歷山大·路易斯在法國大革命后的時期分析結構化數(shù)據(jù)。路易斯通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，當時常見的放血療法實際上是有害的。他的方法為現(xiàn)代分析大數(shù)據(jù)集以獲得醫(yī)學見解的做法奠定了基礎，也為今天的AI創(chuàng)新鋪平了道路。

到了20世紀，隨著計算機的出現(xiàn)，喬治·伯納德·肖等思想家預測了一個自動化的診斷未來。早期的AI模型就是基于這一愿景構建的。1950年代，羅伯特·萊德利和李·盧斯特設計了嘗試根據(jù)患者癥狀自動化診斷的系統(tǒng)。這些早期系統(tǒng)在有限的領域（如闌尾炎診斷）中表現(xiàn)出色，但全科醫(yī)生的AI愿景尚未實現(xiàn)。這些局限性，加上對醫(yī)生思維方式的不充分理解，導致了所謂的“AI寒冬”。

隨著臨床推理的發(fā)展，研究轉向認知心理學，揭示醫(yī)生通常依賴快速、直覺的決策（系統(tǒng)1思維），而不是緩慢、深思熟慮的推理（系統(tǒng)2）。AI系統(tǒng)試圖模仿后者，但在有效模擬人類診斷方面表現(xiàn)不佳。

進入2020年代初期，AI開始走出寒冬。新的機器學習算法，包括大型語言模型（LLMs）如GPT-4，因其臨床潛力而受到關注。最初，像GPT-3這樣的模型被認為在創(chuàng)意寫作方面令人印象深刻，但在臨床任務中用處不大。然而，GPT-4改變了這一看法。測試表明，GPT-4能夠處理復雜的醫(yī)療案例，提供準確的診斷，其方式類似于專家級的推理。與早期系統(tǒng)不同，它不依賴于嚴格的機械計算，這在過去限制了AI在醫(yī)療保健中的應用。

令人驚訝的是，GPT-4展示了提供準確鑒別診斷的能力，有時甚至超過了人類醫(yī)生的表現(xiàn)。它能夠分析病例并提供潛在診斷的列表，甚至指出了某些醫(yī)生（包括我自己）最初漏掉的正確診斷。這種無需額外醫(yī)學培訓即可做出有用診斷建議的新興能力，標志著AI在醫(yī)療保健中的角色發(fā)生了轉折點。

越來越多的研究證實，GPT-4和類似的模型在某些方面的診斷推理中可以勝過人類。這些AI系統(tǒng)在識別大量醫(yī)學文獻中的模式方面表現(xiàn)出色，提供實時見解，從而支持甚至改善臨床決策。

盡管取得了這些突破，核心問題依然存在：AI能否真正使醫(yī)學更人性化？雖然人們對AI在臨床環(huán)境中的整合感到擔憂，但也充滿希望。AI有潛力解放醫(yī)生，使其從過多的數(shù)據(jù)管理中解脫出來，讓他們更多地關注護理中獨特的人類方面——同理心、溝通和建立患者信任。

回顧醫(yī)學技術的歷史，可以清楚地看到，AI并不是要取代醫(yī)生，而是作為先進的工具，增強他們做出更好、更明智決策的能力。隨著AI的不斷進化，其在醫(yī)學中的作用可能會繼續(xù)擴大，有可能將這一領域轉變?yōu)楸纫酝魏螘r候都更加以患者為中心的領域。

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