近日，国际著名科技期刊《自然》报道了谷歌研究人员开发的一种对话式AI诊断系统，就是基于大语言模型的人工智能问诊系统。这一系统是世界上首个可以根据患者的对话和医疗记录，对患者的症状进行诊断的AI系统。它将开启一个由人工智能辅助的对话式远程医疗新时代。

    众所周知，问诊是病史采集的主要手段。病史的完整性和准确性对疾病的诊断和处理有很大的影响，同时问诊也是实现精确诊断和有效护理的重要措施。解决病人诊断问题的大多数线索和依据，来源于病史采集所获取的资料。根据很多研究评估，约有60%—80%的诊断主要依据来源于医生与患者的对话。

    在《迈向对话式诊断AI》这篇论文中，谷歌研究人员设计了一个统一的框架来评估人类与人工智能的临床表现，包括病史采集完整性，诊断准确性、可解释性、专业性、沟通技巧等32个方面。在这一框架下，研究人员进行了一项包含149个病例场景的随机双盲交叉实验，将人工智能与20名经过美国医疗协会认证的人类初级保健医师的表现进行了对比。

    在实验中，AI医生与人类医师的表现则由23名来自北美、英国和印度的专科医生，以及参与试验的患者演员共同打分。由于涉及伦理问题，这次实验并未使用真实患者。

    根据专科医生的打分结果，AI医生在诊断准确性、问诊效率、对话质量、诊断可解释性等32个评价维度中，有28个方面表现出超过人类医师的性能。而根据参与实验的患者评价，在患者满意度、信任感、是否有耐心、是否顾及患者的感受等26个评价维度中，有24个方面体验优于人类医师，尤其AI诊断系统在心血管、胃肠、泌尿、内科、呼吸科、神经科等诊断精确性方面全都达到或超越了人类医生的诊断。

    由于伦理等问题的限制，谷歌的AI医生并未在真实的医疗场景中进行实验。目前，AI医生也无法取代人类医生进行面对面的问诊，只能依靠文字和以往的病史进行诊断，而人类医生在问诊的同时还可以进行一些简单检查，比如利用听诊器对患者心脏和肺部进行检查，对患者身体表面肿块触诊等。此外，由于大语言模型可解释性的内在机理尚不清晰，决策过程不透明，准确度和可信性也没有得到证实，因此如何保证AI医生可以始终给出没有偏差的诊断依然是一个难题。另外，大语言模型可能会“记住”训练材料，并在与患者沟通过程中泄露其他患者的资料，因此如何保证AI医生不泄露训练使用过的医疗资料隐私性内容，也引起很多人关注。

    尽管有诸多挑战，但可以肯定的是，AI医生本身就拥有人类医生无法匹敌的许多优点：不会疲劳，可以不间断工作，并始终保持耐心；只需要提高算力就可以提高接诊能力，可以同时面对大量患者，不需要像人类医生那样经过漫长的医学训练和学习过程；专业性和可解释性有望超越人类医生。因此，对于很多复杂的病例，可以为人类医生提供高效的参考意见，帮助人类医生快速做出判断，挽救危重患者。

    未来，相信高水平AI医生的出现必将引起整个医疗领域的一场革命，可以显著降低医疗成本，有效解决医疗资源分布不均问题，让更多的人享受到质优价廉的医疗服务。

    （王琳琳系吉林省科普创作协会会员、吉林省科学技术工作者服务中心助理研究员，刘传波系吉林省科普创作协会会员、中国科学院长春应用化学研究所博士）