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作者｜格林
AI对话技术的进化进行时
首先，让我们对此技术进行一个阐述。该聊天机器人由通用人工智能 (AGI) 研究公司OpenAI在该公司的GPT-3系列大型语言模型 (LLM) 上开发。
这是对话式“生成人工智能”的一个例子：基本上是机器学习算法，经过大量互联网数据的训练，以最少的输入快速生成新内容（在本例中为文本）。它实际上可以从它“学到的”东西中产生一些东西。
虽然 ChatGPT 的输出绝不是完美的，但围绕它的炒作是有道理的。该程序及其基础模型代表了自然语言处理 (NLP) 技术的复杂性和能力的巨大飞跃，以及令人难以置信的快速发展。
资料显示，OpenAI 的GPT-2深度学习神经网络的最终模型于 2019 年 11 月发布，并使用 15 亿个机器学习参数进行训练。GPT-3 的测试版于 2020 年中期推出，并接受了超过 1750 亿个机器学习参数的训练。到 2020 年 9 月，微软已授权其在产品中使用。到 2021 年，GPT-3 将为新的Microsoft 应用程序功能提供动力。
今年，微软采用GPT-3 为其高级 Teams 应用程序添加“智能回顾”功能，包括“自动生成的会议记录、推荐任务和个性化亮点”，并刚刚宣布最新版本的 Bing 搜索引擎将包含类似 ChatGPT 的功能。
OpenAI 和 Microsoft 并不是唯一推进此类技术的公司。Alphabet（谷歌的母公司）拥有自己的实验性人工智能项目，例如对话应用程序语言模型（LaMDA），并且目前正在发布类似 ChatGPT 的对话式人工智能工具，称为 Bard，以供选择测试人员。
Meta（Facebook 的母公司）和Quora也通过自己的聊天机器人示例加入了生成式人工智能的竞争。这项技术似乎一下子就无处不在。
这让很多人重新思考生成式人工智能能够带来什么、它能以多快的速度发生以及它将在哪些领域产生最大的影响——医疗保健也不例外。
医疗保健再AI下的潜力
临床医生和医护人员确实可以减轻信息和管理负担。生成式人工智能可能会有所帮助。
例如，去年微软研究院的科学家发表了一篇关于BioGPT项目的论文，“一种针对大规模生物医学文献预训练的特定领域的生成式 Transformer 语言模型”。
他们本质上采用了 OpenAI 的 GPT-2，并利用大量著名的生物医学文献对其进行了改进，使 BioGPT 能够更好地挖掘、分析和“讨论”生物医学文本，并且在大多数任务上都优于以前的模型。
现在考虑一下这样一个特定领域的人工智能模型如何帮助治疗败血症等疾病。
梅奥诊所将败血症定义为“当身体对感染的反应损害自身组织时发生的一种潜在危及生命的疾病”。脓毒症可由寄生虫、细菌、真菌感染和病毒引起，医生将其描述为“在早期阶段很难发现且易于治疗，但当症状变得明显时就很难治疗了”。脓毒症可能会出现令人困惑的“一系列症状”。这也是医院死亡的第一大原因。
像 BioGPT 这样的东西可以用来：
• 分析大量生物医学文献并提取与脓毒症相关的信息，以确定模式和见解。
• 生成与脓毒症相关的新生物医学文献，包括可以指导未来研究的假设和理论的组合。
• 帮助脓毒症的诊断和治疗，并帮助更快地确定干预目标。
对于完全不同但同样令人烦恼的医疗保健领域，像 BioGPT 这样的东西可能会破坏当前的医疗保健编码和计费系统。
在美国，与编码和计费相关的成本非常高，并且“大大超过了类似国家的成本”。生成式人工智能可以通过以下方式提供帮助：
• 高效地实现医疗程序和服务编码流程的自动化，为其他关键任务腾出时间和资源。
• 识别并纠正当前系统中常见的编码错误，从而降低索赔被拒绝和其他经济处罚的风险。
• 识别医疗程序和服务中的新兴趋势，为新的CPT 代码的开发提供信息，使医疗保健提供者能够更准确地反映医疗程序和服务不断变化的情况。
生成式人工智能的使用有可能极大地影响复杂医疗状况的临床理解、诊断和治疗，并提高医疗保健系统功能的准确性、效率和有效性。这项技术可以迅速改善患者的治疗效果、简化流程并降低医疗保健提供者和患者的成本。
在医疗保健领域，ChatGPT等基于生成式AI的对话技术展现出巨大的应用潜力。它们代表了自然语言处理技术的重大进步，通过对大规模文本进行训练，获得了生成高质量、逼真内容的能力。
具体来说，这些技术可以用于知识获取、决策支持和流程优化。例如，特定域生成模型可以辅助疾病诊断和治疗方案选择，可以自动化医疗编码来提高效率，可以为研究提供假设和方向。
尽管存在局限性，但随着模型的不断改进，基于生成式AI的聊天机器人有望成为医疗保健领域新的重要工具，帮助提供更好的患者护理。
但是也需要注意潜在的伦理问题和安全隐患。总体来说，这项突破性技术充满了应用于医疗保健的无限可能。
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