與藥物研發(fā)領(lǐng)域的“難以逾越的大山”相比，輔助醫(yī)療診斷和病歷書(shū)寫(xiě)是AI技術(shù)可以顛覆的細(xì)分場(chǎng)景。7月12日，谷歌醫(yī)療咨詢AIMed-PaLM研究團(tuán)隊(duì)在《Nature》上發(fā)布了最新研究成果。一組臨床醫(yī)生對(duì)Google和DeepMind團(tuán)隊(duì)的大型醫(yī)學(xué)模型Med-PaLM的答案得分為92.6。%，相當(dāng)于真實(shí)人類臨床醫(yī)生的水平（92.9%）。隨后，一篇題為《TowardsGeneralistBiomedicalAI》的論文展示了大規(guī)模多模態(tài)生成模型的多任務(wù)模式的潛力。

       《GPT醫(yī)療超乎想象》一書(shū)指出，傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)通常指的是醫(yī)生與患者之間神圣的紐帶——雙向關(guān)系，而GPT可以充當(dāng)?shù)谌�方，類似于醫(yī)生的輔助角色。盡管如今AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的表現(xiàn)令人驚訝，但新功能往往會(huì)帶來(lái)新的風(fēng)險(xiǎn)，而AI更傾向于捏造信息、整合分析數(shù)據(jù)。因此，大型語(yǔ)言模型的信息需要定期更新，以保持準(zhǔn)確性和及時(shí)性，否則很容易誤導(dǎo)用戶。如果說(shuō)在輔助醫(yī)療診斷方面，如今的AI技術(shù)還需要不斷完善數(shù)據(jù)并接受相關(guān)部門(mén)的監(jiān)督，那么在病歷書(shū)寫(xiě)方面，AI技術(shù)已經(jīng)具備了相對(duì)成熟的應(yīng)用能力，能夠給醫(yī)生帶來(lái)工作便利。

       眾所周知，診斷和治療過(guò)程需要大量的文書(shū)工作。美國(guó)醫(yī)學(xué)會(huì)資助的一項(xiàng)2016年研究發(fā)現(xiàn)，醫(yī)生每花一個(gè)小時(shí)與患者相處，他們就會(huì)在病歷文書(shū)工作上多花兩個(gè)小時(shí)。《美國(guó)醫(yī)學(xué)院協(xié)會(huì)雜志》2017年的一項(xiàng)調(diào)查也發(fā)現(xiàn)了類似的問(wèn)題。接受采訪的醫(yī)生表示，他們的病歷中文書(shū)工作負(fù)擔(dān)過(guò)重。隨著AI技術(shù)的出現(xiàn)，人們看到了減輕醫(yī)護(hù)人員負(fù)擔(dān)的可能性。信息提取是人工智能的專業(yè)領(lǐng)域。它可以構(gòu)建大量的臨床文本并集成多種來(lái)源和數(shù)據(jù)格式，以提高醫(yī)療效率和質(zhì)量。醫(yī)療器械委托生產(chǎn)醫(yī)療領(lǐng)域與人類生命息息相關(guān)，因此對(duì)AI醫(yī)療應(yīng)用場(chǎng)景的監(jiān)管也極為嚴(yán)格。相信未來(lái)，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的顛覆將更加值得期待。