大模型的快速迭代确实让“AI医生”离我们越来越近，但要真正实现广泛应用还面临一些挑战与问题。
支持“AI医生”即将到来的因素
强大的知识储备与学习能力
大模型可以通过对海量医学文献（包括各种疾病的症状、诊断方法、治疗方案等）的学习，构建起丰富的医学知识体系。例如，GPT 4等大模型已经能够回答非常复杂的医学知识问题，如罕见病的症状和可能的治疗方向等。
能够持续学习新的医学研究成果。随着医学研究的不断发展，新的疾病被发现，新的治疗手段出现，大模型可以不断更新自己的知识，跟上医学发展的步伐。
数据处理与分析能力
在医疗影像分析方面，大模型可以处理X光、CT、MRI等影像数据。通过对大量标注影像数据的学习，能够识别影像中的异常结构，辅助医生进行疾病诊断。例如，识别肺部CT影像中的肿瘤、结节等病变特征，其分析速度可能比人类医生更快，而且可以避免人为的疏忽。
对患者的病历数据（包括症状描述、既往病史、家族病史、检查结果等）进行综合分析。通过挖掘数据之间的关联，为医生提供全面的病情分析，有助于制定个性化的治疗方案。
交互能力提升
大模型可以与患者进行自然语言交互，详细了解患者的症状。例如，患者可以用通俗易懂的语言描述自己的不适，AI医生能够理解并进一步追问相关问题，像一个经验丰富的医生在问诊一样。这种交互能力有助于提高诊断的准确性，尤其是在早期症状不典型的疾病诊断中。
阻碍“AI医生”马上到来的因素
医学伦理与法律问题
责任界定：如果AI医生的诊断出现错误，很难确定是算法本身的问题、数据偏差问题，还是使用者（患者或辅助的医护人员）操作不当的问题。在目前的法律框架下，很难明确谁应该承担由此产生的医疗事故责任。
隐私保护：AI医生需要处理大量患者的敏感信息，如个人健康数据、家族病史等。如何确保这些数据不被泄露、不被滥用是一个亟待解决的伦理和法律问题。
临床验证与准确性
虽然大模型在理论上可以学习大量的医学知识，但它缺乏真正的临床实践经验。医学是一门实践性很强的学科，许多疾病的诊断和治疗需要医生根据实际的临床观察、患者的个体差异（如身体对药物的反应不同）等来做出决策。AI医生的诊断准确性还需要经过大规模、严格的临床验证，目前其准确性还难以完全达到人类医生的水平，尤其是在复杂病情的诊断和处理上。
人文关怀缺失
医生与患者的交流不仅仅是传递医疗信息，还包含情感上的支持和人文关怀。AI医生无法像人类医生那样给予患者同情、鼓励和心理上的安慰，而这些在患者的治疗过程中往往起到非常重要的作用，特别是对于患有慢性疾病或绝症的患者。
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