AI 生成内容增强的甲状腺结节计算机辅助诊断模型：ChatGPT 风格助手
内容提要
该文综述2023年多项研究：基于深度学习和ChatGPT的医疗决策支持系统可辅助诊断与健康管理；ChatGPT-4在放射肿瘤学知识测试中表现良好，但尚不适用于临床决策；GPT-4能提升放射报告通俗化翻译质量；GutGPT等大模型可增强临床决策支持系统的接受度；同时探讨了AIGC的安全隐私威胁及AI生成医学文本的可靠性问题。
延伸解读
AI 辅助诊断的现状与局限
文章汇总的多项研究表明，基于深度学习和 ChatGPT 的决策支持系统在医疗图像诊断上表现良好，但尚不适用于临床决策。例如，ChatGPT-4 在放射肿瘤学知识测试中表现优异，却在播种治疗和剂量学等方面存在不足。这提示读者，当前 AI 工具更适合医学教育和辅助参考，而非直接替代医生判断。
AI 生成医学文本的可靠性隐忧
研究指出，ChatGPT 生成的医学文本普遍存在可读性高但专业术语泛化的问题，可能影响信息准确性。同时，AI 文本识别工具的准确率介于 55.29% 至 97.0% 之间，说明检测 AI 生成内容仍不可靠。读者需警惕 AI 生成医学内容的误差，并关注 BERT 等模型在检测中的潜在作用。
临床决策支持系统的接受度因素
GutGPT 的研究显示，大型语言模型在技术接受度上效果不一，但能改善模拟场景中的内容掌握。这表明，AI-CDSS 若要与临床工作流有效结合，需注重交互界面设计和实施方式。读者应认识到，技术本身并非唯一瓶颈，医生信任和用户体验同样关键。
Q&A
ChatGPT-4在放射肿瘤学领域的表现如何？
ChatGPT-4在统计学、神经系统和眼科、儿科、生物学和物理学方面具有良好的知识，并在诊断、预后和毒性方面表现出色，但在播种治疗和剂量学等方面还有待提高。虽然尚不适用于放射肿瘤学的临床决策，但有望在医学教育和难度较高的临床案例方面发挥作用。
GPT-4在放射学报告翻译方面有什么优势？
GPT-4可以显著提高将放射学报告翻译成简明语言的质量，从而提高医疗保健的可行性。
GutGPT对医生接受AI临床决策支持系统有什么影响？
GutGPT在技术接受度上产生了不同的效果，但在模拟性能方面改善了内容掌握能力。如果实施得当并与交互界面配对，GutGPT等大型语言模型可以提升有效的AI-CDSS。
AI生成内容（AIGC）存在哪些安全和隐私威胁？
文章指出AIGC涉及安全和隐私威胁，并讨论了其架构、工作模式、关键特征、道德和社会影响，以及未来挑战和研究方向。
ChatGPT生成的医学文本有哪些可靠性问题？
ChatGPT生成的医学文本普遍存在可读性高、专业术语泛化等问题，而利用BERT模型检测ChatGPT生成的医学文本效果显著。
基于深度学习和ChatGPT的医疗决策支持系统包含哪些阶段？
该系统包含三个阶段：数据收集和标注，模型训练和诊断报告生成。它可以提高决策能力，降低成本和提高医疗机构的能力，通过大量的实验得出自动诊断通过医疗图像具有良好的性能。
