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ChatGPT 是一款人工智能(AI)工具，是基于OpenAI 的GPT 系列大型语言模型(LLM)。OpenAI 于2022 年11 月30日公开发布了基于GPT-3 的版本，并在2023 年3 月14 日更新为GPT-4 版本。近期，多家公司也相继发布了多种大型语言模型，例如LaMDA、BARD、PaLM、Claude、文心一言、盘谷大模型等。这些模型都有自己的特点，但它们的基本功能都是根据用户提出的问题生成自然语言的回答。
虽然ChatGPT 在发布时间和用户数量方面处于领先地位，但理论上其他LLM 也可以实现相同的功能。本文以ChatGPT 为例，综述LLM 在医学影像领域的应用前景。ChatGPT 使用了多种来源的大量文本数据(书籍、文章、网站等)训练模型，能够回答人类的提问且回复的文字是有内在逻辑的文本。在更新为GPT-4版本后，ChatGPT 拥有了多模态能力，可以接受图像输入并理解图像内容。
在文字处理方面，ChatGPT 可以接受3-2 万个token(约2-4 万单词)作为输入，对复杂文本的理解能力很强。它具有的知识已经可以应对各种职业和学术考试，成绩与人类的考试水平相当。ChatGPT 发布后引起了公众的广泛关注和讨论。
一方面，许多人惊叹于ChatGPT 的自然语言生成能力，纷纷在chat-openai-com 上与其互动。另一方面，也有人对ChatGPT可能带来的社会和道德问题表示担忧和警惕，例如它可能被用于造假或产生错误结果误导提问者。还有人担心这种性能优异的AI 工具可能对人类工作岗位造成威胁。此外，商业和学术机构也对ChatGPT 产生了兴趣，一些大学开始在其课程中加入ChatGPT 的内容和讨论。ChatGPT 在医学领域同样引起了关注，许多研究者认为它具有广泛的应用前景。
各种AI 应用的场景和实现方式已经成为了众多文章的热门话题。对于患者，ChatG-PT 有可能作为一个虚拟的医疗助理，它通过对话的方式为患者提供医疗信息、诊断建议、预约服务等。对于医师，ChatGPT 有可能根据医师的语音或文字输入生成自动化的病历摘要，方便医师查阅。对于学生，ChatGPT 又可以作为一个虚拟的教师，通过对话的方式教授医学知识、解答问题、评估学习效果等。对于研究者，ChatGPT 有可能根据给定的主题或问题生成相关的文献综述、数据分析、论文草稿等。
医学影像工作涵盖临床、教学、科研等各个方面，均需要完成大量的文本处理和信息提取工作。这些工作通常由医师或经过培训的研究者完成，但是这样做既耗时费力，又容易产生错误，特别是对于专业性很强的术语，可能会存在理解不足的情况。因此，ChatGPT 非常有可能成为一个辅助相关人员处理医学影像领域文本的高效工具，在各个方面提高工作效率和准确性，从而提高信息的准确性。
本文结合最近的文献综述了ChatGPT 在医学影像领域的应用前景包括在医疗、教学、科研的应用前景，应用ChatGPT 的可能方式，以及学术界对ChatGPT 应用于医学影像领域的态度。
1. ChatGPT 在医学影像临床工作中的应用前景
在医学影像工作流程中，医疗文书是贯穿全流程的必要元素。ChatGPT 具有处理文本资料的优势，它可以准确地提取和整合数据信息。基于ChatGPT 的通用知识和强大的逻辑推理能力，输出不同语法风格的文本，它可用于医学影像工作流程的语言处理类任务，包括检查申请、临床信息获取和分析、报告书写和报告咨询等。相较于传统的自然语言处理工具，ChatGPT 更容易提取临床工作中涉及的复杂、多元、异构数据。
目前已有研究者使用ChatGPT 生成出院总结以及使用ChatGPT 提取肿瘤患者的复杂信息，均取得了较好的结果，它比现有的工具更优秀。有研究者将ChatGPT 应用于医学影像科预约流程，使用它选择最佳影像检查方法。研究者模拟患者存在乳腺肿块或乳腺疼痛的临床场景，并将这两种情况下的患者信息提供给ChatGPT，以不同的形式提问当前情况下应如何选择影像检查方法，得到的结果与ACR 影像检查适应证指南(ACR Appropriate-ness)有很高的一致性。
医学影像科医疗工作的主要“产品”之一是影像报告，阅读报告的人主要是临床医师和患者。一份好的影像报告应该出具及时、信息完整、描述清晰、准确且文本结构化。ChatGPT 辅助文本编辑可以产生更清晰的文本，提高报告的可读性。当影像医师提供的诊断报告中包含专业术语、难以被患者或临床医师理解时，ChatGPT 可以通过交互界面将报告中的专业术语转换为不同的语言风格，以便将复杂的医学知识转化为患者可理解的语言，并将影像诊断的内容和意义传递给患者。
ChatGPT 还可以访问大量的医疗数据，为临床问题提供最新和准确的方案，从而实现为患者提供交互式的医学建议。例如，当患者完成影像检查并获得影像报告后，他们可以根据影像报告的诊断结论询问ChatGPT 适当的治疗方案。此外，患者还可以查询报告中出现的医学术语获得准确、易懂的解释。患者还可以询问自己的主诉，ChatGPT 可以解释这种症状的原因以及症状与影像结论的相关性。这种方式能够帮助患者更有效地了解他们的症状、诊断和治疗，从而有效地降低临床专家的会诊成本。
目前的ChatGPT 无法独立应用于医学影像的分析，因此对于影像诊断的直接帮助有限。计算机视觉(CV)模型在过去数年间已较广泛地应用于某类疾病诊断并取得较好的诊断效能，并在医院诊断流程中落地。未来，ChatGPT 可能会与CV 模型联合使用，以进行影像诊断和辅助决策。然而，目前这一联合应用仍限于理论可行性阶段。实际工作中，医疗行业对安全性的要求非常高，医疗思考也是高水平的复杂行为。因此尚不清楚通用的语言模型是否能够胜任这项任务，需要进一步的研究来证实。
2. ChatGPT 在医学影像教学工作中的应用前景
医学生涯的一个显著特点是需要持续学习和不断考试。无论是国内还是国外，医师执业均需要参加标准化考试，考试的合格与否将直接影响职业准入。最近有研究报告Chat-GPT 通过了美国医学执照考试(USMLE)，其表现达到了第三年医学生的水平。ChatGPT 不仅能回答问题，而且能提供对答案的解释。研究者认为ChatGPT 正确地利用了内在和外在信息，通过合理的逻辑推理得到了正确答案，从而提示ChatGPT 具有辅助医学教育的潜力。
ChatGPT 辅助教学的场景之一是帮助学生查询临床知识。ChatGPT 不仅可以针对问题提供高质量、准确的答案，而且能够在回答中提供与问题相关的医学知识，通过逻辑推理过程来显示这个答案是如何得出的，有助于加深学生对医学知识的理解。在与学生交互过程中，ChatGPT 还可以对学生的提问和反馈进行分析，提取学生的知识弱点，并针对性地制订学习计划，实现个性化学习。
医学影像的教学内容不仅限于文本资料，还包括大量的影像资料。在医学影像教学中，ChatGPT 能够根据学习目的检索影像报告，并在PACS 中根据报告查找和整理学生需要的图像资料，将具有相关影像特征的图像汇总整理，以帮助学生针对性地学习图像知识，快速掌握相关图像技能。
医学生和初级住院医师的影像诊断能力是在日常工作中通过书写报告逐步训练的，上级医师审核报告实际是对学生的一个监督和反馈过程，但学生常常不能高效地学习上级医师的修改内容。ChatGPT 可以将上级医师修改后的报告与学生提交的报告进行对比、总结和分析，提取出关键修改内容，并将结果反馈给学生和带教老师。通过对学生的弱点进行分析，ChatGPT 可以针对性地开展教学活动，帮助学生更好地掌握影像诊断技能。这种交互式的学习和教学方式可以提高教学的效率。
3. ChatGPT 在医学影像科研工作中的应用前景
科学研究的过程是基于现有知识提出的科学问题，通过科学试验得到观察结果并分析得出结论。虽然AI 无法取代这个过程，但在研究过程中AI 可以提供协助，例如文献检索、数据搜集、统计分析、文章撰写等。
ChatGPT 的优势之一是能辅助统计编程，使用R、STATA、SAS、Python 等工具的统计分析会更流畅，提高分析效率。但是，研究者需要思考如何使用统计方法挖掘数据之间的内在关系、解读统计分析结果的实际意义，这是AI 工具不能做到的。在文章撰写方面，ChatGPT 可以生成规范化的文本，帮助非英文母语的研究者降低写作难度。虽然ChatGPT 仅仅上线了三个月左右的时间，它在科研论文写作方面的辅助能力已经获得了广泛的认可。
与此同时，使用ChatGPT 撰写科研论文的方式也引起了强烈的争议。由于ChatGPT 文本编辑能力很强，人类审稿者甚至不能鉴别文章是由机器生成还是由人来写的，这带来了很大的风险。直接由ChatGPT 生成文本可能有两方面的风险：一方面是错误，AI 可能产生没有任何依据的文本，由于其表达非常肯定且有条理，称为artificial hallucination(“人工幻觉”)。另一方面是造假，ChatGPT 可以根据用户的输入自动生成文本，甚至可以伪造出像是真实学术论文的文章，即使是科学家也不易分辨。
目前，不少学术期刊的编辑部已经开始关注ChatGPT 参与文稿撰写的情况。学术期刊普遍不认可ChatGPT 直接生成的文本成为最终文稿，对AI 是否可以成为作者存在争议。学术界呼吁论文作者应该对自己的作品负责，如果使用AI 生成文本，作者应当在投稿时注明。杂志社应加强编辑能力，尝试使用一些工具来检测和防止AI 生成文本的滥用。总之，研究者在研究过程中的整合、推理、批判性思维，都是AI 无法替代的。研究者保持对研究的兴趣、想象力和洞察力，AI 才会是好的科研辅助工具。
4. 应用ChatGPT 的方法
ChatGPT 是一种仍在不断演进中的LLM，随着技术的不断进步，未来还会出现其他更加先进的AI 模型。在医学界，研究人员正积极探索将这些功能优异的AI 模型应用于医疗工作中，但目前还没有成熟的方法。
基于现有信息推测可能的使用方法有：(1)直接使用ChatGPT 的生成结果；(2)基于个性化临床场景微调ChatGPT 模型，得到个性化AI 工具；(3)将ChatGPT 与其他工具联合使用。
第一种方法，直接使用ChatGPT 的生成结果可能存在一定的风险。由于ChatGPT 的文本生成能力非常强大，生成的文本可能出现错误或者不准确的情况，这对于医学研究和医疗工作来说是非常危险的。因此，在使用ChatGPT 的生成结果时，必须进行仔细的校对和验证，以确保其准确性和可靠性。
第二种方法，基于个性化临床场景微调ChatGPT 模型，可以得到更加个性化和准确的AI 工具。通过将ChatGPT 模型与实际临床场景相结合，可以使得生成的文本更加符合实际情况，同时避免出现一些错误和不准确的情况。但是，这种方法需要大量的数据和时间来训练模型，并且需要专业的技术人员来进行操作。第三种方法，将ChatGPT 与其他工具联合使用，也是一种有效的方法。
结合ChatGPT 和其他AI 工具，通过对生成结果进行过滤和校对，同时还可以结合其他数据分析工具，对生成结果进一步分析和挖掘，得到预期结果。无论采用何种方式，引入新的AI 工具都会对我们的工作流程产生影响，因此工作流程需要进行调整和改变。我们需要认真思考如何将ChatGPT 这种AI 工具融入到我们的工作中，以最大限度地发挥其潜力。这可能涉及到重新设计工作流程、调整工作角色和职责以及培训和学习新技能等。
此外，我们也需要考虑如何配合开发新的信息化工具来支持ChatGPT 的使用。例如，我们可能需要开发新的数据管理工具来处理ChatGPT 所需的数据，或者开发新的界面来与ChatGPT 进行交互。我们还需要探索如何评价ChatGPT 在各项工作中的表现并开发相应的评估指标和工具。总之，AI 工具已经成为工作中不可或缺的工具，ChatG-PT 作为第一个性能优异的LLM 已引起了很大的关注，相信不久的将来会看到不少ChatGPT 在医学影像领域的应用研究。我们不能错失这个机会，应积极参与到其中，为推动医学进步做出应有的贡献。
来源：吴静萍，孟晓，
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