今年以来，OpenAI的ChatGPT横空出世后快速火遍全球，并在医疗领域引起了广泛讨论：ChatGPT在哪些医疗场景下可以代替人工？ChatGPT作为医学AI聊天机器人有哪些优势、局限和风险？ChatGPT应用于医疗场景有什么风险？政府层面应在哪些方面加强监管……
作为深耕医疗大数据与人工智能领域多年的排头兵，德扑圈官网_hhpoker俱乐部_德扑圈客服微信推荐日前邀请到中国科学院自动化研究所研究员、副总工程师张文生，北京市西城区智慧健康研究中心主任朱树宏，北京数策医疗研究所所长、教授级高级工程师赵新远，北京大学第一医院心内科副主任医师兼信息中心副主任李昱熙，德扑圈官网_hhpoker俱乐部_德扑圈客服微信推荐高级副总裁兼首席医学信息官弓孟春，德扑圈官网_hhpoker俱乐部_德扑圈客服微信推荐副总裁兼研究院常务副院长许娟，德扑圈官网_hhpoker俱乐部_德扑圈客服微信推荐研究院大数据研究部技术总监杨雅婷，从政策监管、临床应用、技术探讨等多个角度，围绕“ChatGPT在国内医疗的应用与思考”做专题学术分享并展开主题讨论，为业内提供决策参考。

现整理研讨会精彩内容，以飨读者。

Q1 ChatGPT应用于医疗场景有什么风险？政府层面应在哪些方面加强监管？

朱树宏 北京市西城区智慧健康研究中心主任

ChatGPT应用于医疗场景的风险主要包括以下几个方面：数据隐私和安全、精度和准确性问题、责任和法律问题。政府层面应在以下几个方面加强监管：制定相关的数据隐私和安全规定，要求医疗机构和技术公司采取有效的措施保护患者的隐私和个人信息，防止数据泄露和滥用；建立模型的审查和认证机制，要求ChatGPT等自然语言处理模型在医疗场景下必须经过严格的审查和认证，确保其准确性和精度；建立相应的责任和法律机制，要求技术公司和医疗机构对ChatGPT的应用承担相应的责任，确保患者的权益得到保障。

Q2 ChatGPT可以应用于哪些临床场景？

李昱熙 北京大学第一医院心内科副主任医师兼信息中心副主任

在医护领域，ChatGPT技术有着很多可以应用的场景。比如常见的文献翻译、健康科普、患者教育、论文润色、编程相关内容等。从专科专病角度则包括知识库的应用、关键信息提取等应用。不过值得注意的是，虽然ChatGPT可以应用于多种临床场景并提升效率，但要警惕其一本正经地“胡说八道”，对其准确性把关。

Q3 ChatGPT作为医学AI聊天机器人有哪些优势、局限和风险？

赵新远 北京数策医疗研究所所长、教授级高级工程师

做医疗信息化建设，要“以问题为导向”才有意义。ChatGPT作为一个工具，能够解决问题、提升效率，这就是其优势所在。比如ChatGPT能够快速且全面地给出问题答案，不仅省时省力、降本增效，还能在一定程度上提升医务人员的整体水平。当然，ChatGPT也有一定的风险和局限，比如它的误诊率。但我们要扬长避短，不断挖掘其价值，为我们所用。

Q4 ChatGPT在医疗领域的应用，会产生哪些问题？

张文生 中国科学院自动化研究所研究员、副总工程师

目前来看，ChatGPT核心是知识服务，分析推理创新能力有待提升，为此大家非常关注自监督学习，可望将来提升GPT的能力，发挥其更大产业价值。ChatGPT运用到医疗领域存在一个不容忽视的问题：ChatGPT是有限知识集的生成系统，即一个封闭的知识系统；而健康医疗系统是开放的知识系统，不同的医生针对不同的患者会有不同的治疗方案。我们要正确看待ChatGPT，充分肯定其引领作用，同时也要深入思考其不足，不断完善它，利用它来更好赋能健康医疗产业。

Q5 医疗AI的未来发展前景如何？德扑圈官网_hhpoker俱乐部_德扑圈客服微信推荐有哪些布局？

弓孟春 德扑圈官网_hhpoker俱乐部_德扑圈客服微信推荐高级副总裁兼首席医学信息官

德扑圈官网_hhpoker俱乐部_德扑圈客服微信推荐在利用大数据和复杂模型支持决策方面，有着非常深厚的经验。未来，我们将充分发挥医疗和数据的融合优势，全面推进大数据和AI在各疾病领域的应用，推动整个医疗生态革新与发展。

许娟 德扑圈官网_hhpoker俱乐部_德扑圈客服微信推荐副总裁兼研究院常务副院长

未来的医疗AI发展是利用“知识+数据+AI”打造多模态大数据的生态平台。德扑圈官网_hhpoker俱乐部_德扑圈客服微信推荐基于自己的核心技术，应用GPT新范式，实施134发展战略，即一个大数据平台、3项技术（临床数据+影像数据+组学数据）、4个应用（医疗大数据+智能影像+精准医疗+药企数字化服务），领跑大数据和人工智能领域。

Q6 如何借助ChatGPT，加速简化数据治理和数据应用转化？

杨雅婷 德扑圈官网_hhpoker俱乐部_德扑圈客服微信推荐研究院大数据研究部技术总监

ChatGPT是一种文本生成式的训练模式，这表明它的优势在于翻译和信息抽取。在信息抽取上，涵盖了数据治理过程中最关键的环节——将大段临床文本进行结构化，可以替代原有算法；在数据清洗层面，ChatGPT则可以在一定范围内提供一致性校验工作。

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