包括物联网、聊天生成预训练转换器（GPT）、人工智能（AI）和电信网络在内的新技术有效地激发并促进了每个人的学习与知识提升。这使得数字资源能够得到高效且更有益的利用。这一过程的持续不仅具有出色有效特征的方法，还推动了数字世界的创新。ChatGPT 使医疗保健用户能够通过可访问的平台，使用文本或语音进行交流，解决他们的疑难问题。
1.ChatGPT的出现
将 ChatGPT 引入医疗保健行业，标志着一项重大的进步，并在增强医疗书写方面蕴含巨大潜力。它为研究人员提供了可靠的信息源，这是 ChatGPT 在该领域的关键应用。ChatGPT 利用为特定模型量身定制的内置转换器来处理医疗文本并生成恰当的回应。需要注意的是，这种人工智能技术能够通过训练辨别细微的语言差异。总体而言， ChatGPT 可被视作一种重要的人工智能技术，能够处理请求并给出与人类交互极为相似的回应。ChatGPT 是一种在大量文本数据集上训练而成的先进大型语言模型，专门用于用户交互。尽管像 ChatGPT 这样基于人工智能的语言模型已展现出卓越的能力，但其在现实应用中的成效，尤其是在像医学这样需要高级认知技能的复杂领域，仍有待全面评估。不过，现有证据表明，医疗保健专业人员对 ChatGPT 在增强临床决策和优化临床工作流程方面的巨大潜力持乐观态度。
2.优势
近期的研究表明，ChatGPT能够针对各种问题给出适当且相关的回答，在准确性和效率方面超越了之前的模型。此外，ChatGPT还证明了其能够生成连贯且结构良好的文本，这对于创作任务非常有益。在医疗书写领域，ChatGPT提供了许多机遇，包括提升数据收集和分析能力、提升沟通和可访问性，并为来自各个医学研究领域的研究人员提供支持，此外，ChatGPT 的优势包括自然语言生成和可扩展性，这有助于进行有意义的对话和快速处理请求。然而，这些能力也要求系统同时管理大量对话。总体而言，ChatGPT 具有诸如高效、有效、兼容性、准确性、成本效益、内容生成和文本翻译等优点。
3.局限性
除了优势，ChatGPT 也有缺点。主要挑战包括源于训练数据局限性的偏差、伦理问题、技术限制以及数据收集和分析方面的不足。情商——通常用情商（EQ）来概念化——是 ChatGPT 的另一个缺点。EQ是指积极理解、运用和管理自身情绪以缓解压力、有效沟通、同情他人、克服挑战和化解冲突的能力。尽管在对话和其他形式的交流中应考虑情感指标，但ChatGPT对情感指标的反应可能有限，这可能使用户感到厌烦。缺乏适当的同情心可能会使用户感到沮丧，并导致不愉快的体验，从而阻碍用户重复使用该系统 。回复中的偏差是另一个显著的缺点。必须认识到，用于训练的信息集包含固有的偏差和不准确之处，影响系统的性能。由于ChatGPT的回复完全基于其训练数据，它可能难以从用户的角度准确处理更专业的主题，导致其回复存在不确定性。
4.现有挑战
在当今世界，手稿书写是一项对许多人来说具有挑战性的专业任务。ChatGPT 已被引入这一领域；然而，许多医疗保健专业人员认为它既无效也无用。这种看法引起了医生的担忧，他们担心自己的学生可能过于依赖这项技术，从而在手稿书写中投入极少的努力。尽管存在这些担忧，但重要的是要认识到科学在不断进步。人工智能，一个备受争议的话题，提供了支持科学进步并与人类生活各个方面融合的工具，可能产生重大影响。一个显著的影响是在学术出版领域，医疗保健专业人员现在可以提交在接受人工智能初步编辑后定稿的文章。
5.伦理考虑
医疗保健书写中基于预训练算法的文本生成可能导致有偏差的内容、误导性或不准确的信息、较少引用文献的遗漏或数据过旧。重要的是要认识到使用 ChatGPT 涉及伦理考量和限制，包括与信用、剽窃和版权侵权相关的问题。ChatGPT 在医疗保健领域提供了一个有前景的平台，用于规范医疗信息的获取、增强患者参与度，并最终改善健康结果。
个人感悟
作为一名临床一线医生，这篇论文带来了多方面的启发：
实践方面
·辅助沟通与信息获取
医生自身在面对复杂或不熟悉的医疗问题时，也可参考 ChatGPT 的回答来拓宽思路，但需谨慎判断其准确性，避免过度依赖。
医生在参考其提供的诊断建议、治疗方案等信息时，要充分考虑，始终以专业知识和临床经验为主进行判断，不能盲目遵循 ChatGPT 的建议，防止因错误信息导致误诊误治。
科研方面
ChatGPT 在数据收集与分析、内容创作（如撰写论文初稿、生成研究思路等）方面有优势。医生在科研过程中，可借助它快速整理文献资料、生成研究框架，提高科研准备工作的效率。
利用其文本翻译功能，方便阅读国外前沿科研文献，及时了解国际最新研究动态，拓宽科研视野，助力开展国际合作研究或引进国外先进科研理念与技术。
·关注技术伦理与科研规范
开展研究时，需深入思考如何在利用人工智能技术的同时，保证科研过程符合伦理道德标准，如保护患者隐私、确保数据安全等。例如在利用患者数据进行研究时，要遵循相关法律法规，妥善处理数据，防止信息泄露。
鉴于 ChatGPT 等技术在科研中的应用现状，未来可重点研究如何优化其在医疗保健写作中的准确性，开发适用于医疗科研领域的专业语言模型，提高科研成果的质量，同时深入探讨其对科研生态的影响及应对策略。
（徐艳朵）
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