《紐約客》丨人工智能可以看病，醫(yī)生還有什么用？

If A.I. Can Diagnose Patients, What Are Doctors For?

大語(yǔ)言模型正在改變醫(yī)學(xué)——但這項(xiàng)技術(shù)也存在“副作用”。

本文即將刊登于2025 年 9 月 29 日《紐約客》雜志，印刷版標(biāo)題為：

“Prompt Diagnosis.”

作者：德魯夫·庫(kù)拉爾（Dhruv Khullar） ， 《紐約客》雜志特約撰稿人，執(zhí)業(yè)醫(yī)師，威爾康奈爾醫(yī)學(xué)院副教授。他撰寫醫(yī)學(xué)、醫(yī)療保健和政治方面的文章。

“我擔(dān)心這些工具會(huì)削弱我獨(dú)立診斷的能力?！币幻t(yī)學(xué)生表示。插圖：Petra Péterffy

2017年，馬修·威廉姆斯——一位三十多歲、身材健碩的光頭軟件工程師——在舊金山山區(qū)進(jìn)行了一次長(zhǎng)途騎行。之后，他和幾個(gè)朋友共進(jìn)晚餐，點(diǎn)了一個(gè)漢堡、一份薯?xiàng)l和一杯奶昔。吃到一半時(shí)，他感覺(jué)腹脹難忍，不得不讓別人開車送他回家。當(dāng)晚，威廉姆斯被腹部劇烈疼痛驚醒，他擔(dān)心自己得了闌尾炎。于是他去了附近的急診診所，醫(yī)生卻告訴他可能只是便秘，開了些瀉藥就讓他回去了。

幾小時(shí)后，威廉姆斯的疼痛加劇，還開始嘔吐，感覺(jué)胃都要脹破了。一位朋友送他去了醫(yī)院，CT掃描顯示他患的是盲腸扭轉(zhuǎn)——這是一種急癥，部分腸道發(fā)生扭轉(zhuǎn)，導(dǎo)致消化道梗阻。之前的醫(yī)療團(tuán)隊(duì)不僅漏診了這種疾病，甚至可能因?yàn)殚_了瀉藥而加重了病情。威廉姆斯被緊急送進(jìn)手術(shù)室，外科醫(yī)生切除了他大約6英尺（約1.8米）長(zhǎng)的腸道。

手術(shù)后康復(fù)期間，威廉姆斯幾乎每次進(jìn)食都會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重腹瀉。醫(yī)生說(shuō)他的腸道只需要時(shí)間恢復(fù)。“情況嚴(yán)重到我沒(méi)法出門，因?yàn)槲铱倳?huì)吃到讓自己不舒服的東西?！彼f(shuō)。在接下來(lái)的幾年里，威廉姆斯先后咨詢了多位營(yíng)養(yǎng)師和腸胃科醫(yī)生，總共8位臨床醫(yī)生，但沒(méi)人能找出他癥狀的原因。“有時(shí)候醫(yī)生會(huì)這樣，‘你又不會(huì)死，那下次再來(lái)吧’?！彼f(shuō)。威廉姆斯的飲食基本局限于雞蛋、米飯、蘋果泥和酸面包?！爸钡侥阍僖膊荒苷＿M(jìn)食，你才會(huì)明白食物在生活中——在社交、文化層面——有多重要?！彼嬖V我，“約會(huì)時(shí)解釋自己為什么不能吃馬蘇里拉芝士條，那種感覺(jué)很尷尬。當(dāng)你的食物變得寡淡無(wú)味，你的生活也會(huì)隨之失去色彩?！?/p>

2023年，威廉姆斯一時(shí)興起，把自己的病史輸入了ChatGPT。“我切除了大部分回腸和盲腸瓣，為什么以下這些食物會(huì)導(dǎo)致我腸胃不適？”他輸入這句話，然后列出了幾種會(huì)讓他反應(yīng)最嚴(yán)重的食物。幾秒鐘后，人工智能指出了可能引發(fā)他癥狀的三個(gè)原因：高脂肪食物、可發(fā)酵纖維和高草酸鹽食物。草酸鹽是一種存在于綠葉蔬菜和多種其他食物中的化合物，正常情況下會(huì)被威廉姆斯已切除的那部分胃腸道分解——但他此前從未聽說(shuō)過(guò)這種物質(zhì)，就連醫(yī)生也沒(méi)提過(guò)。他讓人工智能列出高草酸鹽食物清單，結(jié)果令他震驚。“清單上列的每一種食物，都會(huì)讓我病得最嚴(yán)重?！彼f(shuō)——菠菜、杏仁、巧克力、大豆，還有十幾種其他食物?！案杏X(jué)它好像一直跟著我，記錄下了我的情況?！蓖匪拱堰@些信息帶給一位營(yíng)養(yǎng)師，營(yíng)養(yǎng)師根據(jù)食物的草酸鹽含量為他定制了飲食方案。他的癥狀有所改善，飲食種類也豐富了起來(lái)。如今，威廉姆斯不再需要時(shí)刻留意最近的洗手間在哪里?！拔业纳罨貋?lái)了。”他說(shuō)。

在我接受醫(yī)學(xué)培訓(xùn)期間，我十分敬佩那些資深醫(yī)生——他們憑借某種知識(shí)與直覺(jué)的“魔力”，總能精準(zhǔn)抓住破解病例的關(guān)鍵線索：患者指甲的異常形狀、幾十年前的職業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、一份被忽略的血液檢測(cè)報(bào)告。這些醫(yī)生的大腦里運(yùn)行著怎樣的“算法”？我能將這種“算法”為己所用嗎？然而在未來(lái)，診斷或許將越來(lái)越成為一門計(jì)算機(jī)科學(xué)。調(diào)查顯示，許多人對(duì)人工智能診斷的信任度甚至高于專業(yè)醫(yī)生的診斷。與此同時(shí)，僅在美國(guó)，每年就有數(shù)十萬(wàn)人因誤診致殘；尸檢研究表明，約十分之一的死亡案例可能與誤診有關(guān)。如果威廉姆斯當(dāng)初沒(méi)有質(zhì)疑最初的診斷，他或許也會(huì)成為其中一員。“我比信任醫(yī)生更信任人工智能?！彼f(shuō)，“而且我覺(jué)得不止我一個(gè)人這樣想?！?/p>

20世紀(jì)初，馬薩諸塞州綜合醫(yī)院的醫(yī)生理查德·卡博特開始舉辦研討會(huì)，向?qū)嵙?xí)生展示臨床推理過(guò)程。一位資深醫(yī)生會(huì)拿到一位既往患者的病歷，并深入探究病例的更多細(xì)節(jié)。如果患者住院期間有相關(guān)信息可用，就會(huì)被披露出來(lái)。隨著信息逐漸豐富，醫(yī)生會(huì)逐步得出診斷結(jié)論，再與病理學(xué)家（通常是通過(guò)尸檢）最終得出的結(jié)論進(jìn)行對(duì)比。這種被稱為“臨床病理討論會(huì)”（簡(jiǎn)稱CPC）的會(huì)議后來(lái)廣受歡迎，《新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志》刊登其會(huì)議記錄已有一個(gè)多世紀(jì)之久。臨床病理討論會(huì)代表了診斷推理的“黃金標(biāo)準(zhǔn)”：如果能解決臨床病理討論會(huì)上的病例，幾乎就能解決任何病例。

臨床病理討論會(huì)還啟發(fā)了眾多“教機(jī)器學(xué)醫(yī)學(xué)”的嘗試。20世紀(jì)50年代末，一位計(jì)算機(jī)科學(xué)家和一位放射科醫(yī)生按癥狀和疾病對(duì)病例進(jìn)行分類，提出計(jì)算機(jī)程序可以利用邏輯、博弈論等數(shù)學(xué)工具分析病例。他們?cè)凇犊茖W(xué)》雜志的一篇里程碑式論文中寫道：“計(jì)算機(jī)特別適合幫助醫(yī)生收集和處理臨床信息，并提醒他們那些可能被忽略的診斷結(jié)果。”70年代，匹茲堡大學(xué)的一位計(jì)算機(jī)科學(xué)家開發(fā)了一個(gè)名為“INTERNIST-1”的程序，其開發(fā)基礎(chǔ)是他與一位才華橫溢卻令人生畏的醫(yī)生杰克·邁爾斯的一系列對(duì)話。（邁爾斯有個(gè)“黑杰克”的綽號(hào)，因?yàn)樗卺t(yī)生資格考試中讓很多新醫(yī)生不及格。）邁爾斯挑選了“相當(dāng)多”的臨床病理討論會(huì)病例，展示自己的推理過(guò)程；最終，INTERNIST-1在各類病例上的表現(xiàn)與部分醫(yī)生不相上下。但病例的細(xì)節(jié)必須費(fèi)力地輸入計(jì)算機(jī)，每次分析可能需要一個(gè)多小時(shí)。研究人員得出結(jié)論：“該程序目前的形式還不足以可靠地應(yīng)用于臨床。”

隨后，大型語(yǔ)言模型問(wèn)世了。去年，哈佛大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家阿爾瓊·曼拉伊，以及該校新設(shè)立的“醫(yī)學(xué)人工智能”項(xiàng)目的博士生托馬斯·巴克利，開始研發(fā)一種教育與研究工具，旨在幾乎能解決所有臨床病理討論會(huì)的病例。這種工具需要能夠引用文獻(xiàn)、解釋推理過(guò)程，并幫助醫(yī)生分析疑難病例。曼拉伊和巴克利基于OpenAI的先進(jìn)“推理模型”o3，開發(fā)了一個(gè)定制版本——該模型在給出答案前，會(huì)先花時(shí)間將復(fù)雜問(wèn)題拆解成中間步驟。一種名為“檢索增強(qiáng)生成”（RAG）的技術(shù)會(huì)在人工智能生成答案前，從外部來(lái)源獲取數(shù)據(jù)。他們開發(fā)的這個(gè)模型有點(diǎn)像學(xué)生寫論文時(shí)會(huì)查閱教科書，而非僅憑記憶寫作。為了向臨床病理討論會(huì)的創(chuàng)始人致敬，他們將這個(gè)人工智能命名為“CaBot”（卡博特）。

今年7月，我前往哈佛大學(xué)康特韋醫(yī)學(xué)圖書館，見證了CaBot與一位資深診斷專家的“對(duì)決”。這場(chǎng)活動(dòng)讓我想起1997年國(guó)際象棋大師加里·卡斯帕羅夫與最終擊敗他的IBM超級(jí)計(jì)算機(jī)“深藍(lán)”的那場(chǎng)對(duì)弈。我走過(guò)菲尼亞斯·蓋奇的頭骨陳列處——這位患者因一場(chǎng)爆炸導(dǎo)致一根鐵棍貫穿頭部卻奇跡生還，因而聞名。隨后，我來(lái)到一間寬敞的會(huì)議室，幾十名學(xué)生、醫(yī)生和研究人員坐在里面，興奮地交談著。即將與CaBot對(duì)決的是馬薩諸塞州綜合醫(yī)院的內(nèi)科醫(yī)生丹尼爾·雷斯波——他曾是我住院醫(yī)師培訓(xùn)時(shí)的同學(xué)。我記得雷斯波對(duì)診斷推理的癡迷程度，堪比奧運(yùn)選手對(duì)競(jìng)技項(xiàng)目的投入：在我值夜班打盹時(shí)，他有時(shí)還在看教科書；他還經(jīng)常跑到實(shí)驗(yàn)室，親自查看患者的尿液樣本。

曼拉伊留著一頭黑色短發(fā)，性格溫和。他的辦公地點(diǎn)位于康特韋圖書館的一層——這里曾是圖書館的書庫(kù)，如今擺放著一排計(jì)算機(jī)。他介紹了當(dāng)天的病例：“今天，我們要見識(shí)一下CaBot醫(yī)生的能力。”他描述了一位41歲的男性患者：該患者因持續(xù)約10天的發(fā)燒、身體酸痛和腳踝腫脹入院，小腿上有疼痛性皮疹，還曾暈厥過(guò)兩次。幾個(gè)月前，醫(yī)生曾為他做過(guò)心臟支架手術(shù)。CT掃描顯示他肺部有結(jié)節(jié)，胸腔淋巴結(jié)腫大。

雷斯波戴著一副學(xué)者風(fēng)格的眼鏡，穿著深色西裝，首先登場(chǎng)。他說(shuō)，診斷的第一步是明確問(wèn)題核心：“如果你能把問(wèn)題提煉成清晰簡(jiǎn)潔的表述，大腦解決問(wèn)題的過(guò)程會(huì)更輕松。”他強(qiáng)調(diào)了三個(gè)問(wèn)題：患者是誰(shuí)？病情發(fā)展速度如何？哪些癥狀構(gòu)成了綜合征？有些癥狀之間存在關(guān)聯(lián)，有些則可能只是干擾項(xiàng)。“盡管有這么多其他數(shù)據(jù)，但我認(rèn)為這些才是關(guān)鍵。”他一邊說(shuō)，一邊向觀眾展示了維恩圖中標(biāo)出的四個(gè)關(guān)鍵癥狀。這些癥狀將他的診斷指向了三個(gè)方向：淋巴瘤、感染性疾病和自身免疫性疾病。

淋巴瘤的病情發(fā)展速度不會(huì)這么快。“速度，關(guān)鍵是速度！”雷斯波說(shuō)。罕見感染的可能性也不大——患者出生在美國(guó)，沒(méi)有免疫功能低下，也沒(méi)有去過(guò)高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)，而且感染也無(wú)法解釋他的關(guān)節(jié)疼痛。“哪種疾病會(huì)同時(shí)導(dǎo)致發(fā)燒、關(guān)節(jié)炎、肺門淋巴結(jié)腫大和下肢皮疹呢？”雷斯波最終說(shuō)道，“是 L?fgren 綜合征（ L?fgren syndrome ）?！盠?fgren綜合征是結(jié)節(jié)?。ㄒ环N炎癥性疾?。┑暮币姳憩F(xiàn)形式。我們了解到，該患者在住院期間接受了抗炎的類固醇治療，病情有所好轉(zhuǎn)，這也印證了診斷的正確性。觀眾們紛紛鼓掌。

曼拉伊回到講臺(tái)上，笑著解釋道：“雷斯波醫(yī)生有六周時(shí)間準(zhǔn)備這次展示，而CaBot醫(yī)生只有六分鐘?！逼聊簧铣霈F(xiàn)了一張由人工智能生成的幻燈片，標(biāo)題是《當(dāng)腳踝腫脹、淋巴結(jié)腫大與暈厥相遇》。曼拉伊按下“播放”鍵，然后坐下。一個(gè)溫暖、隨意卻又專業(yè)的女性聲音響徹會(huì)議室：“大家早上好，我是CaBot醫(yī)生。我認(rèn)為這是一個(gè)極具啟發(fā)性的病例，它涉及皮膚病學(xué)、風(fēng)濕病學(xué)、肺病學(xué)，甚至心臟病學(xué)。那么，我們直接切入正題吧。”

這個(gè)聲音的風(fēng)格和語(yǔ)調(diào)與人類醫(yī)生毫無(wú)二致，它開始回顧患者的用藥史和病史。“沒(méi)有特殊接觸史，”CaBot說(shuō)，“患者一直生活在新英格蘭地區(qū)的城市里，六個(gè)月前被家里的貓抓過(guò)——這個(gè)信息我會(huì)記在心里，但不會(huì)就此下定論！”觀眾們笑了起來(lái)。顯然，這個(gè)模型已經(jīng)篩選出了它認(rèn)為與病例最相關(guān)的信息?！瓣P(guān)節(jié)癥狀是核心。”它說(shuō)。接著，它著重指出了CT掃描中顯示的、沿患者肺部淋巴管分布的小結(jié)節(jié)。“注意這些結(jié)節(jié)是如何沿著肺裂分布的。”CaBot觀察道。

人工智能列出了一系列可能的診斷，并逐一分析了每種診斷的合理性與不足。它提到患者的C反應(yīng)蛋白（一種炎癥生物標(biāo)志物，有時(shí)與自身免疫性疾病相關(guān)）水平很高?！熬C合來(lái)看，”CaBot說(shuō)，“最符合的診斷是急性結(jié)節(jié)病，表現(xiàn)為L(zhǎng)?fgren綜合征?！睍?huì)議室里先是一陣沉默，隨后響起了竊竊私語(yǔ)。醫(yī)療領(lǐng)域的一個(gè)新邊界，似乎被突破了。

長(zhǎng)久以來(lái)，當(dāng)我試圖想象人工智能能完成醫(yī)生那些復(fù)雜的認(rèn)知工作時(shí)，我總會(huì)問(wèn)：它怎么可能做到？但這次演示讓我不得不面對(duì)相反的問(wèn)題：它怎么會(huì)做不到？CaBot偶爾也會(huì)出錯(cuò)——比如把“hilar”（肺門的）讀成“hee-lar”，而正確發(fā)音應(yīng)為“high-lur”；而且它建議的治療方案比雷斯波的更激進(jìn)，包括進(jìn)行淋巴結(jié)活檢（大多數(shù)專家認(rèn)為沒(méi)必要做活檢，但該患者的實(shí)際醫(yī)療團(tuán)隊(duì)曾考慮過(guò)這一方案）。盡管如此，這次展示的水平還是高得驚人——比我在醫(yī)學(xué)培訓(xùn)期間聽過(guò)的許多病例分析都要好。而生成這份分析報(bào)告的時(shí)間，只夠我煮一杯咖啡。

CaBot的成功，與一些患者使用聊天機(jī)器人的體驗(yàn)形成了鮮明對(duì)比。最近一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，OpenAI的GPT-4在回答開放式醫(yī)療問(wèn)題時(shí)，約三分之二的答案是錯(cuò)誤的。另一項(xiàng)研究顯示，GPT-3.5對(duì)復(fù)雜兒科病例的誤診率超過(guò)80%。與此同時(shí)，主流大型語(yǔ)言模型在回答中加入免責(zé)聲明的概率大幅下降。一項(xiàng)分析發(fā)現(xiàn)，2022年，超過(guò)四分之一的健康相關(guān)問(wèn)題回答中會(huì)包含“我沒(méi)有資格提供醫(yī)療建議”之類的表述；而今年，這一比例僅為1%。在一項(xiàng)新調(diào)查中，約五分之一的美國(guó)人表示，他們?cè)杉{過(guò)人工智能給出的醫(yī)療建議，后來(lái)發(fā)現(xiàn)這些建議是錯(cuò)誤的。今年早些時(shí)候，亞利桑那州的一家毒物控制中心報(bào)告稱，總呼叫量有所下降，但嚴(yán)重中毒患者的數(shù)量卻有所增加。該中心主任認(rèn)為，這可能是因?yàn)槿斯ぶ悄芄ぞ哒`導(dǎo)人們，讓他們沒(méi)有及時(shí)尋求醫(yī)療幫助。聊天機(jī)器人還存在嚴(yán)重的隱私問(wèn)題：一旦你的醫(yī)療信息輸入聊天界面，它就不再歸你所有了。去年，埃隆·馬斯克鼓勵(lì)X平臺(tái)（原推特）用戶將自己的醫(yī)療影像上傳到該平臺(tái)的人工智能工具Grok進(jìn)行“分析”。后來(lái)有調(diào)查發(fā)現(xiàn)，該公司未經(jīng)許可，就將數(shù)十萬(wàn)條聊天記錄對(duì)搜索引擎開放。

同行評(píng)審醫(yī)學(xué)期刊《內(nèi)科醫(yī)學(xué)年鑒：臨床病例》最近刊登了一個(gè)頗具警示意義的案例。一位60歲的男性擔(dān)心自己攝入的鹽（氯化鈉）過(guò)多，向ChatGPT詢問(wèn)可行的替代品。人工智能建議他使用溴化物——這是一種早期抗癲癇藥物，在體內(nèi)蓄積時(shí)會(huì)引發(fā)神經(jīng)和精神問(wèn)題。該男子從網(wǎng)上購(gòu)買了溴化物，幾個(gè)月后被送進(jìn)急診室，他堅(jiān)信鄰居要毒死自己。他感到極度口渴，卻因多疑而拒絕喝水。血液檢測(cè)顯示，他的溴化物水平比正常數(shù)值高出數(shù)百倍。他開始出現(xiàn)幻覺(jué)，并試圖逃離醫(yī)院。醫(yī)生不得不對(duì)他實(shí)施非自愿精神科強(qiáng)制留觀。當(dāng)醫(yī)生在ChatGPT中重復(fù)他的問(wèn)題時(shí)，人工智能再次推薦了溴化物。

CaBot的演示結(jié)束后，曼拉伊的合作者、貝斯以色列女執(zhí)事醫(yī)療中心的醫(yī)生亞當(dāng)·羅德曼起身發(fā)言。羅德曼負(fù)責(zé)哈佛大學(xué)將生成式人工智能整合到醫(yī)學(xué)院課程中的相關(guān)工作。他指出，雷斯波和CaBot都使用了一種名為“鑒別診斷”的方法：先列出所有可能的解釋，然后系統(tǒng)地排除不符合的選項(xiàng)。但雷斯波更注重患者癥狀的整體關(guān)聯(lián)——“他采用的是綜合征分析法?！绷_德曼說(shuō)——而CaBot則聚焦于肺部結(jié)節(jié)，這是大多數(shù)醫(yī)生可能不會(huì)關(guān)注的點(diǎn)。“CaBot醫(yī)生很早就決定：‘嘿，看看這張CT掃描圖，這些結(jié)節(jié)是沿淋巴分布的，我要基于這一點(diǎn)來(lái)進(jìn)行鑒別診斷！’”羅德曼說(shuō)。人工智能還指出，肺部沒(méi)有出現(xiàn)可能提示肺結(jié)核的空洞；它還強(qiáng)調(diào)了一些雷斯波甚至沒(méi)有提到的細(xì)微影像特征。羅德曼認(rèn)為，雖然人工智能的推理過(guò)程人類可以理解，但它具備獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)?！耙?yàn)樗狭撕Ａ啃畔?，所以能找出這些人類極少會(huì)注意到的細(xì)節(jié)，并以此構(gòu)建診斷清單?！彼f(shuō)。曼拉伊和同事們用數(shù)百個(gè)近期的臨床病理討論會(huì)病例對(duì)該人工智能進(jìn)行測(cè)試，發(fā)現(xiàn)它的正確診斷率約為60%，遠(yuǎn)高于此前研究中人類醫(yī)生的診斷率。

羅德曼后來(lái)告訴我，要學(xué)會(huì)在醫(yī)療領(lǐng)域合理運(yùn)用人工智能，本身就需要一門專門的“科學(xué)”。去年，他參與合著了一項(xiàng)研究：部分醫(yī)生在ChatGPT的輔助下分析病例，但他們的表現(xiàn)并不比不使用聊天機(jī)器人的醫(yī)生好。然而，僅靠聊天機(jī)器人本身，診斷準(zhǔn)確率卻比人類醫(yī)生更高。在后續(xù)研究中，羅德曼的團(tuán)隊(duì)提出了使用人工智能的具體方法：他們讓一部分醫(yī)生在分析病例前先閱讀人工智能的意見，讓另一部分醫(yī)生將自己的初步診斷告知人工智能，請(qǐng)求后者提供二次意見。這一次，兩組醫(yī)生的診斷準(zhǔn)確率都高于單獨(dú)診斷的人類醫(yī)生。其中，先參考人工智能意見的那組醫(yī)生在提出后續(xù)診療步驟時(shí)，速度更快、效果更好。但當(dāng)聊天機(jī)器人后給出意見時(shí)，它常常“不服從”“忽略醫(yī)生結(jié)論”的指令，似乎在“作弊”——將自己的分析錨定在醫(yī)生已有的診斷上。

有人將人類與人工智能能力進(jìn)行戰(zhàn)略性結(jié)合的系統(tǒng)稱為“半人馬”（centaur）；羅德曼的研究表明，這種模式在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域有一定前景。但如果人工智能工具始終存在缺陷，而人類又失去了不依賴它們獨(dú)立工作的能力——這種風(fēng)險(xiǎn)被稱為“認(rèn)知技能退化”（cognitive de-skilling）——那么用羅德曼的話說(shuō)，“我們就完蛋了”。最近一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，在結(jié)腸鏡檢查中使用人工智能檢測(cè)息肉的腸胃科醫(yī)生，自己檢測(cè)息肉的能力會(huì)顯著下降?！叭绻闶莻€(gè)愛(ài)打賭的人，就該培養(yǎng)那些既懂如何使用人工智能，又懂獨(dú)立思考的醫(yī)生?！绷_德曼說(shuō)。

醫(yī)學(xué)的未來(lái)必然會(huì)涉及人工智能，醫(yī)學(xué)院也已開始鼓勵(lì)學(xué)生使用大型語(yǔ)言模型?！拔覔?dān)心這些工具會(huì)削弱我獨(dú)立診斷的能力?！钡每怂_斯大學(xué)西南醫(yī)學(xué)中心的醫(yī)學(xué)生本杰明·波普霍克告訴我。波普霍克之所以決定當(dāng)醫(yī)生，是因?yàn)樗?2歲的表弟死于腦瘤。在最近一次輪轉(zhuǎn)中，教授讓他們班用ChatGPT、OpenEvidence（一種日益流行的醫(yī)療領(lǐng)域大型語(yǔ)言模型，向醫(yī)療專業(yè)人員免費(fèi)開放）等人工智能工具分析一個(gè)病例。每個(gè)聊天機(jī)器人都正確診斷出了肺栓塞（肺部血栓）。“沒(méi)有對(duì)照組，”波普霍克說(shuō)——也就是說(shuō)，沒(méi)有學(xué)生在不借助工具的情況下獨(dú)立分析病例。有一段時(shí)間，波普霍克發(fā)現(xiàn)自己幾乎每次接診患者后都會(huì)使用人工智能?！拔抑雷约合蛑髦吾t(yī)生陳述的觀點(diǎn)，其實(shí)是人工智能的想法，這讓我感覺(jué)很‘不光彩’?！彼嬖V我。有一天離開醫(yī)院時(shí)，他突然意識(shí)到一個(gè)令人不安的事實(shí)：那天他沒(méi)有獨(dú)立思考過(guò)任何一個(gè)患者的病情。于是他決定，從那以后，必須先自己得出診斷結(jié)論，再咨詢?nèi)斯ぶ悄?。“我?lái)醫(yī)學(xué)院是為了成為一名真正的、大寫的‘醫(yī)生’（Doctor）。”他說(shuō)，“如果你的工作只是把癥狀輸入人工智能，那你還算醫(yī)生嗎？還是說(shuō)，你只是比患者更會(huì)給人工智能‘提指令’而已？”

在CaBot演示結(jié)束幾周后，曼拉伊給了我使用這個(gè)模型的權(quán)限。它的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)自《新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志》的臨床病理討論會(huì)病例，我首先用《美國(guó)醫(yī)學(xué)會(huì)雜志》系列（JAMA network，一組頂尖醫(yī)學(xué)期刊）的病例對(duì)它進(jìn)行測(cè)試。對(duì)于患有皮疹、腫塊、增生、肌肉流失等多種病癥的患者，它都能做出準(zhǔn)確診斷，但也存在少數(shù)例外：它曾將一種腫瘤誤認(rèn)為另一種，還把病毒性口腔潰瘍誤診為癌癥。（相比之下，ChatGPT對(duì)我提供的病例誤診了約一半，比如把癌癥當(dāng)成感染，把過(guò)敏反應(yīng)當(dāng)成自身免疫性疾病。）不過(guò)，真實(shí)患者的病情不會(huì)像精心整理的病例研究那樣清晰呈現(xiàn)，我想看看CaBot在醫(yī)生實(shí)際遇到的場(chǎng)景中會(huì)如何表現(xiàn)。

我把馬修·威廉姆斯的大致經(jīng)歷告訴了CaBot：騎行、晚餐、腹痛、嘔吐、兩次急診就診。我沒(méi)有像醫(yī)生那樣有條理地組織這些信息。令人擔(dān)憂的是，當(dāng)CaBot生成那份條理清晰的分析報(bào)告時(shí)，幻燈片里滿是虛構(gòu)的實(shí)驗(yàn)室數(shù)值、生命體征和體格檢查結(jié)果。“上腹部膨隆?！比斯ぶ悄苠e(cuò)誤地描述道，“輕輕搖晃患者時(shí)，能聽到典型的振水音——液體在密閉腔體內(nèi)晃動(dòng)的聲音。”CaBot甚至編造了一份CT掃描報(bào)告，聲稱顯示威廉姆斯的胃腫脹。它最終得出了錯(cuò)誤的診斷：胃扭轉(zhuǎn)（胃部扭轉(zhuǎn)），而非腸扭轉(zhuǎn)。

之后，我將威廉姆斯第二次急診就診的正式病歷摘要（由接診醫(yī)生詳細(xì)記錄）輸入CaBot，得到的結(jié)果截然不同——這可能是因?yàn)椴v包含了更多按重要性排序的數(shù)據(jù)。病歷顯示，患者的血紅蛋白水平驟降，白細(xì)胞數(shù)量增多，且疼痛難忍、身體蜷縮。這一次，CaBot抓住了關(guān)鍵數(shù)據(jù)，沒(méi)有再編造信息?！敖g窄性腸梗阻的指征——持續(xù)性疼痛、白細(xì)胞增多、血紅蛋白下降——全都在向我們發(fā)出信號(hào)。”它說(shuō)。CaBot診斷患者為小腸梗阻，可能由扭轉(zhuǎn)或疝氣引起，并建議“盡早請(qǐng)外科醫(yī)生會(huì)診”。從技術(shù)層面看，CaBot的診斷略有偏差：威廉姆斯的問(wèn)題出在大腸而非小腸，但后續(xù)應(yīng)采取的診療步驟幾乎完全相同——外科醫(yī)生終究會(huì)發(fā)現(xiàn)腸道的扭轉(zhuǎn)。

與CaBot交流，既讓人感到振奮，又有些不安。我感覺(jué)自己現(xiàn)在隨時(shí)都能獲得任何專科的二次診斷意見，但前提是我必須保持警惕，且具備足夠的醫(yī)學(xué)知識(shí)——這樣才能充分利用它的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)發(fā)現(xiàn)它的錯(cuò)誤。人工智能模型可能聽起來(lái)像博士一樣專業(yè)，卻會(huì)犯小學(xué)生級(jí)別的判斷錯(cuò)誤。聊天機(jī)器人無(wú)法為患者進(jìn)行體格檢查，而且眾所周知，它們?cè)谔幚黹_放式問(wèn)題時(shí)表現(xiàn)不佳。如果你能明確強(qiáng)調(diào)關(guān)鍵信息，它們的輸出結(jié)果會(huì)更準(zhǔn)確，但大多數(shù)人并沒(méi)有接受過(guò)“按重要性排序癥狀”的訓(xùn)練。一個(gè)胸痛患者可能是胃食管反流、炎癥，也可能是心臟病發(fā)作；醫(yī)生會(huì)追問(wèn)疼痛是否在進(jìn)食時(shí)、行走時(shí)或躺下時(shí)出現(xiàn)，以及身體前傾時(shí)疼痛會(huì)加劇還是緩解。有時(shí)，我們會(huì)留意那些能顯著提高特定疾病可能性的表述：“有生以來(lái)最劇烈的頭痛”可能提示腦出血，“眼前發(fā)黑如幕布降下”則暗示視網(wǎng)膜動(dòng)脈阻塞。人工智能與早期診斷技術(shù)的區(qū)別，就像電鋸與手鋸——但如果使用者不夠謹(jǐn)慎，就可能切到自己的手指。

參加過(guò)足夠多的臨床病理討論會(huì)，或看過(guò)足夠多集《豪斯醫(yī)生》（House）后，你會(huì)覺(jué)得每個(gè)醫(yī)學(xué)病例都像一個(gè)待解的謎?！都~約時(shí)報(bào)雜志》專欄及網(wǎng)飛（Netflix）劇集《診斷》（Diagnosis）的核心人物、醫(yī)生莉薩·桑德斯曾將自己的工作比作夏洛克·福爾摩斯探案。但日常醫(yī)療實(shí)踐往往遠(yuǎn)沒(méi)有那么戲劇化，反而充滿重復(fù)。比如，在我接受培訓(xùn)期間輪轉(zhuǎn)退伍軍人事務(wù)部（VA）醫(yī)院時(shí)，我感覺(jué)自己不像福爾摩斯，倒像西西弗斯（Sisyphus，希臘神話中不斷推石上山卻又看著石頭滾落的人物）。幾乎每個(gè)患者的癥狀都離不開這幾種組合：肺氣腫、心力衰竭、糖尿病、慢性腎病和高血壓。我還學(xué)會(huì)了一個(gè)新說(shuō)法——“可能是多因素導(dǎo)致的”（likely multifactorial），意思是患者的癥狀有多種解釋，而我們需要想辦法在治療一種疾病的同時(shí)，不加重另一種。（比如，為緩解心臟負(fù)荷過(guò)重而抽水，很容易導(dǎo)致腎臟脫水。）有時(shí)，精準(zhǔn)診斷并非關(guān)鍵：患者可能因呼吸困難、血氧飽和度低入院，醫(yī)生會(huì)同時(shí)針對(duì)慢性阻塞性肺疾病、心力衰竭和肺炎進(jìn)行治療。有時(shí)我們始終無(wú)法確定某次發(fā)病的具體原因，但仍能幫助患者緩解癥狀、順利出院。在這種情況下，讓人工智能來(lái)診斷也無(wú)法提供更多線索——實(shí)際上，這類病例本就沒(méi)有簡(jiǎn)潔完美的解決方案。

加州大學(xué)舊金山分校的醫(yī)生古爾普雷特·達(dá)利瓦爾曾被《紐約時(shí)報(bào)》稱為“目前執(zhí)業(yè)中最擅長(zhǎng)臨床診斷的醫(yī)生之一”。在他看來(lái)，讓人工智能“解決”醫(yī)學(xué)病例，犯了“從結(jié)果倒推”的錯(cuò)誤。達(dá)利瓦爾認(rèn)為，醫(yī)生更應(yīng)該讓人工智能幫忙“引路”（wayfinding）：與其問(wèn)“患者得了什么病”，不如讓模型找出患者病情發(fā)展的趨勢(shì)，以及醫(yī)生可能遺漏的重要細(xì)節(jié)。模型不會(huì)給醫(yī)生下達(dá)指令，反而可能提醒醫(yī)生關(guān)注最新研究、建議一項(xiàng)有用的血液檢查，或從數(shù)十年前的病歷中找出一份實(shí)驗(yàn)室報(bào)告。達(dá)利瓦爾對(duì)醫(yī)療人工智能的設(shè)想，體現(xiàn)了“為患者診斷”與“妥善照料患者”之間的區(qū)別?！安荒苷f(shuō)你桌上放著一本日英詞典，就代表你精通日語(yǔ)。”他告訴我。

CaBot目前仍處于試驗(yàn)階段，但其他人工智能工具已在影響患者護(hù)理。我所在醫(yī)院的網(wǎng)絡(luò)屏蔽了ChatGPT，但我和許多同事都會(huì)使用OpenEvidence。該平臺(tái)與頂尖醫(yī)學(xué)期刊簽訂了授權(quán)協(xié)議，并表示符合《健康保險(xiǎn)流通與責(zé)任法案》（HIPAA，美國(guó)保護(hù)患者隱私的法律）的要求。它的每一個(gè)回答都會(huì)引用一組同行評(píng)審文章，有時(shí)還會(huì)包含相關(guān)論文中的精確數(shù)據(jù)或原文引用，以避免“幻覺(jué)”（生成虛假信息）。我曾用一個(gè)近期病例測(cè)試OpenEvidence，它沒(méi)有立刻試圖“破解”病例，而是先向我提出了一系列澄清問(wèn)題。

彭達(dá)醫(yī)療（Penda Health）是肯尼亞的一家連鎖醫(yī)療診所，接診的患者病情極為多樣：從感染瘧疾的新生兒，到從建筑工地上摔下來(lái)的工人，無(wú)所不包?？夏醽嗛L(zhǎng)期面臨醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施不足的問(wèn)題。彭達(dá)醫(yī)療最近開始使用“AI Consult”（人工智能咨詢）工具——該工具采用OpenAI的模型，在臨床醫(yī)生記錄病史、開具檢查單和處方時(shí)，在后臺(tái)運(yùn)行。如果醫(yī)生忽略了患者的貧血癥狀，工具會(huì)提醒其考慮開具鐵檢測(cè)單；如果醫(yī)生為腹瀉兒童治療時(shí)考慮使用抗生素，工具則可能建議改用口服補(bǔ)液鹽和鋅補(bǔ)充劑，而非抗生素。

一項(xiàng)與OpenAI合作開展、尚未經(jīng)過(guò)同行評(píng)審的項(xiàng)目評(píng)估顯示，使用AI Consult的臨床醫(yī)生，診斷錯(cuò)誤減少了16%，治療錯(cuò)誤減少了13%。醫(yī)生們似乎還從這個(gè)工具中學(xué)習(xí)：安全警報(bào)的數(shù)量隨著時(shí)間推移大幅下降。不過(guò)，AI Consult也會(huì)出錯(cuò)——在測(cè)試中，它曾將一種止咳糖漿與另一種名稱相似的抗生素混淆。彭達(dá)醫(yī)療的醫(yī)療錯(cuò)誤絕對(duì)數(shù)量仍然很高，有時(shí)是因?yàn)榕R床醫(yī)生忽略了模型的建議?！八麄冎阑颊卟灰欢ㄐ枰股?，但也知道患者非常希望開抗生素。”彭達(dá)醫(yī)療的首席醫(yī)療官羅伯特·科羅姆說(shuō)。盡管如此，彭達(dá)的一位臨床醫(yī)生仍認(rèn)為該程序是“巨大的進(jìn)步”。它的成功或許在于，它沒(méi)有把重點(diǎn)放在“診斷”上，而是幫助臨床醫(yī)生梳理各種可能性。

同樣的原則也可以指導(dǎo)患者使用人工智能。如果人工智能工具仍然存在誤診和“幻覺(jué)”問(wèn)題，我們或許不該讓它們?yōu)樽约涸\斷。但我們可以讓它們?cè)u(píng)估癥狀的緊急程度，列出可能解釋癥狀的疾病范圍，并說(shuō)明哪些疾病的可能性最大?；颊呖梢栽儐?wèn)“警示癥狀”（red-flag symptoms）——即提示可能存在更嚴(yán)重疾病的信號(hào)——以及人工智能參考了哪些可靠來(lái)源。即便聊天機(jī)器人在細(xì)節(jié)上出錯(cuò)，它仍能幫助你思考下次就診時(shí)該問(wèn)些什么，還能幫你理解醫(yī)生的建議。

喬麗·布雷斯納漢的95歲母親最近因心力衰竭住院。布雷斯納漢告訴我，為了跟蹤母親的治療情況，每當(dāng)醫(yī)生、護(hù)士和治療師解釋治療方案和流程時(shí)，她都會(huì)錄音。這些對(duì)話復(fù)雜難懂，人工智能生成的文字記錄“看起來(lái)一團(tuán)糟”，她說(shuō)。但當(dāng)她把這些文字記錄上傳到ChatGPT后，AI梳理出了邏輯，并標(biāo)出了她之前忽略的細(xì)節(jié)。布雷斯納漢和遠(yuǎn)在外地的姐妹們還能通過(guò)聊天機(jī)器人了解母親的病情。母親出院后，布雷斯納漢把ChatGPT調(diào)成語(yǔ)音模式，這樣母親也能向它提問(wèn)了。“她覺(jué)得這個(gè)聲音很親切，”布雷斯納漢說(shuō)，“后來(lái)她開始叫它‘特雷弗’（Trevor）?！?/p>

不過(guò)，布雷斯納漢最終發(fā)現(xiàn)聊天機(jī)器人會(huì)混淆日期，還會(huì)編造血壓數(shù)據(jù)——這讓她難以判斷新藥物是否導(dǎo)致了血壓波動(dòng)。在某些對(duì)話中，ChatGPT甚至?xí)阉赣H的病情和她自己咨詢過(guò)的健康問(wèn)題弄混。“我心想，有脊柱側(cè)彎的是我，不是她?。　辈祭姿辜{漢說(shuō)。這類錯(cuò)誤在當(dāng)前的大型語(yǔ)言模型中很常見。但顯而易見的是，在很多方面，ChatGPT確實(shí)幫助布雷斯納漢在復(fù)雜的醫(yī)療體系中找到了方向。“就像有一位愿意花無(wú)限時(shí)間陪你的醫(yī)生，”她說(shuō)，“它會(huì)用你能理解的深度，幫你梳理正在發(fā)生的事情。而且它還能幫你整理下次見醫(yī)生時(shí)要問(wèn)的問(wèn)題，讓我們能充分利用和醫(yī)生相處的時(shí)間?！?/p>

很多醫(yī)療問(wèn)題——或許是大多數(shù)——并沒(méi)有“正確答案”。再進(jìn)行一輪化療，值得承受那些嚴(yán)重的副作用嗎？該不該讓病重的祖父使用呼吸機(jī)？在最近的一篇論文中，曼拉伊和同事讓人工智能模擬兒科內(nèi)分泌科醫(yī)生的視角，為一名14歲男孩撰寫一封信，申請(qǐng)保險(xiǎn)公司批準(zhǔn)生長(zhǎng)激素注射治療——該男孩的身高在同齡兒童中處于第十百分位（即比90%的同齡兒童矮）。這個(gè)病例的爭(zhēng)議性很大：生長(zhǎng)激素注射存在罕見但嚴(yán)重的風(fēng)險(xiǎn)，而且每月費(fèi)用高達(dá)數(shù)千美元。信中寫道：“我強(qiáng)烈建議盡快開始生長(zhǎng)激素治療?！钡?dāng)研究人員讓模型以保險(xiǎn)公司審核人員的視角審閱這封信時(shí)，它卻回復(fù)：“很遺憾地通知您，我們無(wú)法批準(zhǔn)此項(xiàng)申請(qǐng)……臨床證據(jù)未能明確證明其醫(yī)療必要性。”從這個(gè)角度看，人工智能與幾乎所有其他診斷技術(shù)都不同：它的結(jié)果會(huì)因你的需求而改變。（試想一下，如果新冠檢測(cè)能同時(shí)給出“陽(yáng)性”和“陰性”兩種結(jié)論，會(huì)是怎樣的場(chǎng)景？）作者們認(rèn)為，這正是我們需要醫(yī)生的原因之一。

但人工智能的這種“不確定性”也可以轉(zhuǎn)化為優(yōu)勢(shì)。患者和醫(yī)生都可以不把人工智能當(dāng)作“解謎工具”，而是“收集線索的助手”。對(duì)于你正在考慮的選擇性手術(shù)，人工智能可以分析支持和反對(duì)的理由；對(duì)于物理治療師和骨科醫(yī)生對(duì)你腰痛的不同解釋，人工智能可以幫你理解其中的差異，并權(quán)衡他們各自建議的利弊。在這個(gè)角色中，聊天機(jī)器人會(huì)成為一種“探索工具”：它是思考的起點(diǎn)，而非終點(diǎn)。發(fā)揮最佳作用時(shí)，它們會(huì)引導(dǎo)你走進(jìn)——而非遠(yuǎn)離——醫(yī)療體系。

再講一個(gè)病例。不久前，我和一位醫(yī)生朋友共進(jìn)晚餐，他看起來(lái)面色憔悴、神情蒼白。我姑且稱他為賈森（Jason）。他告訴我，上個(gè)月，在和家人野餐一周后，他開始食欲不振，還出現(xiàn)了嚴(yán)重的惡心和腹瀉癥狀。癥狀時(shí)好時(shí)壞，他體重下降了近10磅（約4.5公斤），家里也有其他人出現(xiàn)了類似癥狀。賈森曾告訴我，他“極力避免成為人工智能的反對(duì)者”，于是他像咨詢腸胃科醫(yī)生一樣，向ChatGPT尋求幫助。聊天機(jī)器人列出了幾種可能的病因，但重點(diǎn)提到了環(huán)孢子蟲（cyclospora）——這是一種寄生在新鮮蔬果中的寄生蟲，通常需要一周左右的時(shí)間才會(huì)在人體內(nèi)繁殖致病。病情時(shí)好時(shí)壞的情況很常見，可能與寄生蟲的生命周期有關(guān)。賈森去看了醫(yī)生，檢查結(jié)果證實(shí)了這一診斷。他和家人開始接受治療，癥狀也隨之好轉(zhuǎn)。

我自醫(yī)學(xué)院畢業(yè)后就沒(méi)怎么想過(guò)環(huán)孢子蟲感染了；而人工智能卻精準(zhǔn)診斷出了這個(gè)我可能會(huì)忽略的疾病。但賈森認(rèn)為，聊天機(jī)器人的成功取決于他描述病例的方式。他運(yùn)用自己的臨床判斷，篩選出了關(guān)鍵細(xì)節(jié)：野餐經(jīng)歷、一周的潛伏期、時(shí)好時(shí)壞的癥狀、糞便的性狀。后來(lái)，我登錄ChatGPT，以普通患者可能的表述方式，大致復(fù)述了賈森的癥狀。我提到了野餐和發(fā)病之間的時(shí)間間隔、病情的周期性，以及家人也患病的情況，但省略了糞便性狀和體重下降的程度。這一次，聊天機(jī)器人認(rèn)為病因可能是胃腸炎或腸易激綜合征，完全沒(méi)有提到環(huán)孢子蟲。

懷疑自己感染環(huán)孢子蟲的人應(yīng)該及時(shí)就醫(yī)?！叭绻患皶r(shí)治療，癥狀可能會(huì)持續(xù)數(shù)月?！笨死蛱m醫(yī)學(xué)中心（Cleveland Clinic）在官網(wǎng)上表示，“這會(huì)讓你面臨嚴(yán)重脫水和其他并發(fā)癥的風(fēng)險(xiǎn)。”但當(dāng)我告訴ChatGPT我出現(xiàn)了賈森的癥狀時(shí)，它卻表示我可能不需要就醫(yī)也能好轉(zhuǎn)?！澳悴槐鬲?dú)自面對(duì)這些，”它說(shuō)，“我會(huì)一直在這里陪著你。”?

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