正如醫(yī)學(xué)先驅(qū)希波克拉底所言：“生命是短暫的，藝術(shù)是長(zhǎng)久的?！痹卺t(yī)療GPT的應(yīng)用中，我們需認(rèn)識(shí)到其局限性，并探索如何更好地結(jié)合人機(jī)協(xié)作，以實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的醫(yī)療服務(wù)。

當(dāng)我提到醫(yī)療GPT的時(shí)候，很多人會(huì)覺(jué)得它已經(jīng)接近人類的思維方式了——聰明、迅速，而且能聊得天花亂墜。

但如果你以為醫(yī)療GPT像個(gè)醫(yī)生一樣能幫助你解決所有醫(yī)療問(wèn)題，那你可能得調(diào)整一下預(yù)期。雖然大語(yǔ)言模型（LLM）在自然語(yǔ)言處理方面確實(shí)牛逼，但它的運(yùn)作機(jī)制跟人類大腦差別可不小。

甚至可以說(shuō)，醫(yī)療GPT在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用就像是一臺(tái)高效的洗衣機(jī)——能處理很多事情，但有些復(fù)雜污漬它就是洗不干凈。

市面上有很多醫(yī)療GPT是基于一種被稱為“神經(jīng)轉(zhuǎn)換器”（Transformer）的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)構(gòu)建的。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，這個(gè)架構(gòu)的核心是一系列復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它通過(guò)節(jié)點(diǎn)間的連接來(lái)傳遞信息。雖然這種架構(gòu)的靈感來(lái)源于人腦的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，但它在規(guī)模和復(fù)雜性上與人腦大相徑庭。

人腦的神經(jīng)元數(shù)量以百億計(jì)，且每個(gè)神經(jīng)元之間的連接極為復(fù)雜，形成一個(gè)高度動(dòng)態(tài)、具有自我調(diào)節(jié)能力的系統(tǒng)。而醫(yī)療GPT的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然龐大（它的規(guī)?？赡苁悄壳叭祟愃苡?xùn)練的最大網(wǎng)絡(luò)之一），但與大腦相比，它的“學(xué)習(xí)”和“推理”能力依然相對(duì)初級(jí)。

醫(yī)療GPT的“學(xué)習(xí)”過(guò)程并不像人類那樣通過(guò)實(shí)時(shí)經(jīng)驗(yàn)積累來(lái)形成認(rèn)知。它的學(xué)習(xí)是離線的，依賴于大量的文本、圖像和其他形式的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通過(guò)預(yù)先設(shè)定的算法被轉(zhuǎn)化為一個(gè)“模型”。這個(gè)模型代表了醫(yī)療GPT的知識(shí)體系，一旦訓(xùn)練完成，它就可以在推理階段通過(guò)運(yùn)算得出一個(gè)合理的回答。然而，這個(gè)“模型”并不是實(shí)時(shí)更新的，除非對(duì)其進(jìn)行重新訓(xùn)練，否則它對(duì)世界的理解是固化的，這也是醫(yī)療GPT面臨的第一個(gè)技術(shù)瓶頸。

與人類不同，醫(yī)療GPT的知識(shí)庫(kù)不會(huì)隨著時(shí)間推移而自動(dòng)更新。換句話說(shuō)，它的“世界觀”只能在訓(xùn)練時(shí)刻定格，如果在訓(xùn)練之后有新的醫(yī)學(xué)發(fā)現(xiàn)或技術(shù)突破，醫(yī)療GPT并不會(huì)知道這些變化。例如，如果它的最后一次訓(xùn)練數(shù)據(jù)是在2022年1月，那么它就無(wú)法獲得此后的任何醫(yī)學(xué)進(jìn)展。這對(duì)醫(yī)療行業(yè)尤其棘手，因?yàn)獒t(yī)學(xué)知識(shí)日新月異，新的研究、治療方案和臨床指南不斷涌現(xiàn)。雖然醫(yī)療GPT能夠通過(guò)網(wǎng)絡(luò)搜索來(lái)獲得一些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，但它的回答還是受到歷史數(shù)據(jù)的限制，無(wú)法保證最新的醫(yī)學(xué)信息。

這一問(wèn)題的癥結(jié)在于，醫(yī)療GPTT并不像人類那樣能夠自主學(xué)習(xí)。人類的大腦在不斷接觸新信息時(shí)能夠快速調(diào)整和更新認(rèn)知結(jié)構(gòu)，然而GPT只能依賴“離線訓(xùn)練”來(lái)獲得新知識(shí)，這使得它在一些快速變化的領(lǐng)域（比如醫(yī)學(xué)）面臨顯著的知識(shí)過(guò)時(shí)問(wèn)題。

另一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題是醫(yī)療GPT缺乏長(zhǎng)期記憶。當(dāng)你與醫(yī)療GPT進(jìn)行對(duì)話時(shí)，它不會(huì)記住你之前說(shuō)過(guò)的內(nèi)容。每次與它的互動(dòng)都像是全新的開(kāi)始。如果你與醫(yī)療GPT討論某個(gè)話題，然后結(jié)束對(duì)話，再開(kāi)始新的對(duì)話，它會(huì)把這兩次對(duì)話視作完全獨(dú)立的事件，而不會(huì)“記得”你之前提過(guò)的內(nèi)容。這意味著，醫(yī)療GPT無(wú)法像醫(yī)生那樣在持續(xù)的醫(yī)療過(guò)程中跟蹤患者的病情變化，或者在多個(gè)就診之間做出判斷，未來(lái)agent應(yīng)該可以。

此外，醫(yī)療GPT的會(huì)話長(zhǎng)度也有嚴(yán)格限制。它的“思考”能力也僅限于一段有限的文本長(zhǎng)度，過(guò)長(zhǎng)的病例或診療記錄需要通過(guò)反復(fù)的總結(jié)和分段處理。這種方式在實(shí)際的醫(yī)療應(yīng)用中造成了巨大的不便，尤其是對(duì)于需要長(zhǎng)時(shí)間跟蹤病情的慢性疾病患者。

對(duì)于醫(yī)療行業(yè)而言，醫(yī)療GPT的這些局限性顯得尤為突出。

舉個(gè)例子，醫(yī)療專業(yè)人員通常依賴詳細(xì)的患者病歷進(jìn)行診療決策，而醫(yī)療GPT在面對(duì)過(guò)長(zhǎng)的病例時(shí)顯得力不從心。如果一個(gè)患者的病歷超過(guò)了GPT的輸入長(zhǎng)度，它只能在“碎片化”的基礎(chǔ)上做出總結(jié)，這無(wú)疑降低了它的實(shí)用性。

再者，醫(yī)療GPT無(wú)法像人類醫(yī)生那樣靈活地應(yīng)對(duì)復(fù)雜的臨床判斷。在面對(duì)模棱兩可的病例時(shí)，人類醫(yī)生依靠個(gè)人經(jīng)驗(yàn)、臨床直覺(jué)和團(tuán)隊(duì)協(xié)作來(lái)做出決策，而醫(yī)療GPT則只能基于其訓(xùn)練時(shí)的知識(shí)庫(kù)做出推理。這種推理缺乏靈活性，容易受到先前訓(xùn)練數(shù)據(jù)的影響，且不具備像人類一樣的主觀判斷能力。

我認(rèn)為，盡管醫(yī)療醫(yī)療GPT有這些局限性，但它依然可以在醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)揮巨大的潛力。尤其在一些資源匱乏的地區(qū)，醫(yī)療GPT可以成為一種彌補(bǔ)醫(yī)療服務(wù)不足的工具。例如，在偏遠(yuǎn)地區(qū)，患者可能無(wú)法及時(shí)獲得專業(yè)醫(yī)生的意見(jiàn)，而醫(yī)療GPT則可以通過(guò)智能手機(jī)等終端提供遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)，為患者提供初步的診斷建議、疾病預(yù)防或健康管理指導(dǎo)。

不過(guò)，要充分發(fā)揮醫(yī)療GPT的潛力，仍然需要將其與人類醫(yī)生相結(jié)合，形成“人機(jī)協(xié)作”的模式。在這種模式下，醫(yī)療GPT可以幫助醫(yī)生快速處理大量的病例信息，提供信息支持和初步診斷，從而使醫(yī)生能夠集中精力處理更復(fù)雜的病情和進(jìn)行臨床決策。未來(lái)，我們可能會(huì)看到AI作為一種“醫(yī)療助理”在醫(yī)生的決策過(guò)程中發(fā)揮更加重要的作用。

在我們團(tuán)隊(duì)做醫(yī)療應(yīng)用之前，得先搞清楚這家伙是怎么“思考”的。醫(yī)療GPT基于一種叫做Transformer的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，核心概念是自注意力機(jī)制（self-attention）。簡(jiǎn)而言之，它能在處理語(yǔ)言時(shí)，不只是關(guān)注當(dāng)前詞語(yǔ)，還能迅速抓住上下文中其他詞語(yǔ)之間的關(guān)聯(lián)性。簡(jiǎn)單地說(shuō)，它有點(diǎn)像是你在一堆字詞中，快速找到一個(gè)隱藏的連鎖反應(yīng)的能力。

不過(guò)，這種能力其實(shí)是通過(guò)大量的歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)得來(lái)的。醫(yī)療GPT并不會(huì)“活學(xué)活用”——它只能根據(jù)已經(jīng)學(xué)習(xí)過(guò)的知識(shí)來(lái)“推測(cè)”答案。所以，如果你問(wèn)它某個(gè)2022年后的醫(yī)學(xué)新發(fā)現(xiàn)，它可能會(huì)直接陷入“那是我的過(guò)期知識(shí)”模式，做出不靠譜的回答。

現(xiàn)在我們知道，醫(yī)療GPT的知識(shí)庫(kù)不會(huì)主動(dòng)更新，它得“離線訓(xùn)練”一次才能獲得新的信息。想象一下，它就像個(gè)落后于時(shí)代的醫(yī)療診所，醫(yī)生每次來(lái)診斷前都要看一遍去年甚至更早的醫(yī)學(xué)書籍。

如果你告訴它最新的研究成果，它就像個(gè)健忘癥患者，根本記不住，只能依賴過(guò)去的信息做決策。這個(gè)問(wèn)題在快速發(fā)展的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域尤其明顯，因?yàn)獒t(yī)學(xué)一直在變化——新的療法、藥物和臨床研究不斷涌現(xiàn)，醫(yī)療GPT能提供幫助，但不能保證它給出的答案總是最新的。

再說(shuō)到醫(yī)療GPT的短期記憶問(wèn)題。你每次和它聊，仿佛是重新開(kāi)始一次全新的對(duì)話，上一輪的內(nèi)容統(tǒng)統(tǒng)被遺忘。如果你讓醫(yī)療GPT分析一個(gè)患者的病歷，它只能在當(dāng)前會(huì)話內(nèi)處理有限的信息，像是給它一頁(yè)紙，它就處理這一頁(yè)。而如果病歷長(zhǎng)得像小說(shuō)，它就只能處理其中一小段內(nèi)容，其他的只能等下一次再“續(xù)集”。這樣一來(lái)，對(duì)于復(fù)雜且跨時(shí)間的數(shù)據(jù)，醫(yī)療GPT顯得有些力不從心，完全無(wú)法像醫(yī)生一樣記住患者的歷史。

即便如此，醫(yī)療GPT依然有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，尤其是在減輕醫(yī)療行業(yè)負(fù)擔(dān)方面。你可以把它想象成醫(yī)生的“副手”，但絕不取代主治醫(yī)生。比如，在病歷整理和總結(jié)方面，醫(yī)療GPT可以快速?gòu)幕颊叩母鞣N記錄中提取關(guān)鍵信息，幫助醫(yī)生節(jié)省大量時(shí)間。它甚至能像個(gè)超級(jí)搜索引擎一樣，幫忙查找最新的臨床指南和醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)，為醫(yī)生提供參考。

但問(wèn)題是，醫(yī)療GPT的建議只能作為參考，不能成為決策的主導(dǎo)力量。對(duì)于復(fù)雜的病例，或者需要多方面綜合判斷的情況，醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)與判斷力依然無(wú)可替代。畢竟，醫(yī)療GPT的建議只能停留在紙面上，它沒(méi)有面對(duì)患者時(shí)的直覺(jué)和細(xì)膩的感受。

目前的醫(yī)療GPT未能讓患者和以醫(yī)生充分受益，現(xiàn)在Ai對(duì)醫(yī)療的作用還在采用階段，真正作用體現(xiàn)可能還需要時(shí)間，現(xiàn)在是半導(dǎo)體主場(chǎng)時(shí)間，ai醫(yī)療的非常早期的階段，只不過(guò)大家提前應(yīng)用了起來(lái)。