人工智能(AI)长期以来一直被应用于医疗领域，用于解读X光和CT扫描等影像结果。这种形式的AI与基于人工智能的大型语言模型(Large Language Models, LLMs)（如ChatGPT）不同。澳大利亚的两位医生讨论了AI在医疗保健中的作用，以及公众在多大程度上可以依赖LLMs来满足健康需求。
注意：本次采访中分享的信息具有一般性，可能不适用于您的个人情况。请咨询您的医疗保健提供者或医生以获取针对您具体情况的建议。
悉尼新南威尔士大学人口健康学院数字健康与AI中心联合负责人、心脏病学和肺病学专家安东尼·P·孙贾亚博士表示，医学领域的人工智能发展正在快速推进。然而，孙贾亚博士表示，如今诊所使用的AI大多不是基于LLMs的，而是建立在传统深度学习模型基础上的，这些模型经过标记图像数据的训练。
一种日益常见的应用是AI记录员，这是一种帮助医生为电子病历记录和总结患者咨询的工具。孙贾亚博士表示，这项技术不仅仅节省时间，还能减轻医生的认知负担，使他们能够在咨询过程中考虑更广泛的诊断可能性。
孙贾亚博士表示，大型语言模型仍然存在显著局限性。他表示，研究表明，约25%至30%的LLM输出是不准确的，约15%可能具有潜在危害。因此，他补充道，由医疗专业人员解释AI生成的结果仍然至关重要。
安东尼·P·孙贾亚博士是悉尼新南威尔士大学人口健康学院数字健康与AI中心的医生和联合负责人。图片来源：安东尼·P·孙贾亚提供
孙贾亚博士表示，对于已经获得诊断的患者，如果他们保持批判性思维并使用Health Direct等可靠来源交叉验证信息，LLMs可以帮助他们理解病情或了解潜在的药物副作用。他表示，对于尚未获得诊断的患者，LLMs可以帮助他们在医生预约前准备问题。尽管如此，孙贾亚博士表示，LLMs绝不应被用作专业诊断的替代品。
悉尼查茨伍德的全科医生赫尔穆特·戈萨尔博士分享了类似观点。戈萨尔博士表示，诊断涉及直接观察、采集患者病史和体格检查，LLMs无法复制其中任何一项。他表示，他曾治疗过一名年轻男性患者，该患者在ChatGPT上研究了自己的症状后，确信自己患有前列腺肥大，并直接来要求处方。
赫尔穆特·戈萨尔博士是悉尼查茨伍德的全科医生。图片来源：赫尔穆特·戈萨尔提供
戈萨尔博士表示，他没有忽视这种可能性，而是遵循标准程序，进行了详细的病史采集并安排了进一步检查。他说，检查结果显示患者的前列腺是正常的。
戈萨尔博士表示，对于轻微症状，或者希望更好地管理生活方式的慢性病患者来说，LLMs仍然是有用的信息和教育资源来源。但他说，如果症状持续或加重，看医生是绝对不能跳过的一步。
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