最近，刷屏朋友圈，人工智能（AI）再一次颠覆了人们的想象。当先进的人工智能技术遇上医疗健康行业，又会碰撞出什么样的火花？
什么是
是美国一家名为的人工智能公司在2022年11月发布的大型语言模型（LLM）。它可以从数据中自主学习，经过大量数据集训练之后，可以产生复杂且看似智能的“写作能力”。
当医疗健康遇上
Q1
网络问诊会被取代吗？
据的相关论文透露，的训练集使用了总计约320TB的文字信息，涵盖超4000亿词和约31亿个网页，其中包括来自新闻、博客、社交媒体的内容。能够通过强大的学习能力，用简洁的语言概括总结核心信息。
在泛健康场景下，能够向大众提供健康科普等百科类知识问答，降低患者获取信息的时间成本。
（对复必泰疫苗问询的回答）
但在严肃的在线医疗场景下，由于无法提供信息来源、更无法确保信息的准确性、实效性，所以它提供的答案，只能作为在线医生的参考，但无法取代网络医生在其领域的专业性和权威性，无法代替医生做出诊断回复。
Q2
将对医疗健康行业产生怎样的影响？
我们采访了复星健康算法工程师，他们提供了一些专业的解答。
一方面，能以“医生助理”的形象，帮助在线医生拟定话术，快速生成文本信息，提高工作效率。例如：诊前，可帮助医生获取患者基础信息与主诉，帮助分诊到对应专科医生；诊中，能以“第三方”的视角介入医患对话，通过抓取问诊中的关键信息，快速生成回复文案，提供更多解答思路给医生参考，便于医生给出更个性化、有温度的回复；诊后，也能够帮助医生快速整合患者信息，生成“电子病历”等报告，医生审核报告后进行回复。当作为工具进入医疗健康行业，将大大释放医生人力，帮助医生提升工作效率，让医生在单位时间内可以帮助到更多的患者。
同时，也有望被运用于专病领域，参与患者全病程健康管理，从患者记录中提取基本信息并进行分组处理，帮助医生更高效地评估患者目前的状况与需求。
另一方面，通过学习大量医疗知识、患者案例，成为医生检索学习的“百科全书”，为更多医生提供咨询，为基层医疗防治提供专业的医学指导。
新技术的未来畅想
的爆火，预示着人机交互的发展又迈上了一个新台阶。我们需保持对新技术的敬畏，同时也向新技术敞开拥抱。
马达
复星健康 · 高级算法工程师
的话题热度一直居高不下，更重要的还是要持续思考其价值并探索如何落地，应用到我们的现实场景中。
王垂新
复星健康 · 高级算法工程师
未来20年，人机交互是趋势，也将成为一种常态。我们要拥抱新的技术，学习如何与机器共处，让机器更好的为人类服务。
人工智能的发展在不断拓宽人们的想象力，但它依然无法取代人类的智慧。期待后续人工智能可以在医疗健康领域释放更大的价值。
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