请务必抓住这个热点：ChatGPT +医疗

在PubMed上搜索了一下ChatGPT相关的文章，结果有点意思。去年全年发表了2082篇SCI，今年才过去不到一半，目前已经发表了1716篇。当然，这个检索结果里也包含了不少社会学等非医学领域的文章。

不过仔细看下来，与医学结合的研究确实占了大头。今天就简单举几个例子，后续还会对这些ChatGPT+医学的文章做系统性的文献解读，并提供原文PDF。

直接上案例。

这篇发表在10分以上一区期刊的文章，把ChatGPT和神经心理学家放在一起PK——让它们同时解读一位轻度阿尔茨海默病患者的临床数据。结论是：ChatGPT能准确解读个别测试得分，但因为没有使用标准化分数，无法明确认知受损的具体领域；而神经心理学家通过标准化分数发现患者主要是记忆衰退。说白了，ChatGPT在细化认知损伤诊断方面还有明显短板。那么问题来了——我们是不是也能用ChatGPT结合个案报道写一篇？

一篇综述类文章。作者系统梳理了ChatGPT在临床医学，尤其是自身免疫领域的最新研究进展。文章既展示了AI的应用潜力，也毫不回避它的局限性，还邀请了临床专家对AI网络风险进行研判，并给出了应对建议。考虑到AI迭代速度之快，这类综述信息量还是很足的。

慢性阻塞性肺病（COPD）是全球第三大致死致残的呼吸系统疾病，主要诱因是烟草烟雾等颗粒物质吸入。这项研究从临床医生视角出发，评估了ChatGPT和Bing对COPD相关医学问题的回答质量。既然COPD可以这么研究，其他疾病是不是也可以照方抓药？

急性胰腺炎（AP）年发病率约每10万人34例，随着人口老龄化，疾病负担持续升高。这项研究比较了ChatGPT-3.5和GPT-4.0在回答AP相关问题时的表现——既有主观评价，也有客观指标。结果一目了然：新版确实更强。

骨科住院医师与ChatGPT-3.5、GPT-4一起参加骨科专科考试，结果住院医师正确率74.2%，远高于GPT-3.5的29.4%和GPT-4的47.2%。有趣的是，GPT-4在纯文本题目上表现优于自己处理图像题目的能力。那其他科室的考试题，是不是也能写一篇类似的对比研究？

这是一项针对乳腺癌临床场景的多模型比较研究，覆盖诊断、治疗决策、术后护理、心理支持和预后五个维度。结果显示，GPT-4.0在回答质量、相关性和适用性上全面碾压GPT-3.5和Claude2，尤其是在心理支持和治疗决策两个领域。那么，换成其他肿瘤或疾病，会不会有相似的结论？

通过以上几个案例，可以很直观地看到：ChatGPT作为热点，用它来发文章是可行的。虽然热度可能不如当年新冠那么猛，但医工结合确实是一个值得深耕的方向。随着AI领域持续进化，“AI+”的大趋势已经不可逆转。尽管目前人工智能在医疗领域还远未成熟，但从长远来看，它绝对是未来的一个核心赛道。

今天先分享到这里，后续会持续解读ChatGPT+医疗领域的相关文章。