原文來源：量子位
圖片來源：由無界AI 生成
“怪病”纏身3年求醫無果，最終竟然被ChatGPT成功診斷
這是發生在一名4歲男孩身上的真實經歷。
某次運動後，他身體開始劇痛。母親前後帶她看了17名醫生，從兒科、骨科到各種專家，先後進行了MRI等一系列檢查，但沒一個真正找出病因。
他的母親沒抱太大希望地嘗試求助ChatGPT，後者卻根據描述和檢查報告，直接給出了正確的建議。
話題一出衝上知乎熱榜，Reddit熱度也飆升至2.3k。
有網友表示，GPT這次真的很讓人激動：
每個醫生的辦公室都可以配備一個AI助手，並將它與自己的診斷結果進行比較。
還有網友cue了下谷歌專門訓練的輔助醫療診斷大模型Med-PaLM，想知道它的診斷結果如何：
對於大模型而言，這幾乎是個完美的測試任務。
所以，這具體是怎麼一回事？
究竟是什麼樣的“怪病”？
故事的主人公名叫Alex，他的母親Courtney一共有兩個孩子。
2020年的一天，Alex的保姆告訴Courtney，Alex每天都要服用止痛藥，不然就會疼到崩盤。
接著，Alex又出現了磨牙的症狀，父母把這兩件事聯繫到了一起，認為可能是由換牙或者蛀牙引起的疼痛導致的。
於是母親帶著Alex去看了牙醫，Alex長達三年的尋醫之路便正式開始了。
由於牙醫檢查之後沒有發現任何問題，但提出鑑於Alex正在磨牙，推薦他們去看專業治療氣道阻塞的正畸醫生。
正畸醫生髮現，Alex的上顎太小，導致呼吸困難，於是給Alex放置了一個擴張器。這種治療方式的確起到了效果，母親一度認為Alex的病馬上就要痊癒了。
很合理，但現實往往是不講邏輯的。
媽媽很快又發現，只有四歲的Alex個子突然不長了。
這一次，媽媽求助的是一名兒科醫生。
醫生認為Alex可能是受到了新冠病毒的影響，但媽媽對這個解釋並不滿意。不過，媽媽還是在2021年初帶著Alex去複查了。
醫生告訴媽媽，Alex的個子“長高了一點”，但發現Alex的左右腳有些不平衡，建議他們選擇物理治療。
這次媽媽倒是相信了醫生的話，但在物理治療開始之前，Alex又出現了頭痛的症狀，而且越來越嚴重。
物理治療的事只好先擱置一下，母親先帶Alex去看神經(內)科醫生，結論是Alex患有偏頭痛。
在和頭痛進行抗爭的同時，Alex還被精疲力竭的症狀困擾著，於是又被帶到了耳鼻喉科醫生那裡檢查是否有鼻竇問題影響睡眠。
經歷了這番波折之後，Alex終於開始接受物理治療，他的物理治療師認為，Alex可能患有一種名為Chiari畸形的先天性疾病。
這種先天性疾病會導致頭骨與脊柱相接處的大腦出現異常。
母親開始對此展開研究，帶著Alex看了新的兒科醫生、小兒內科醫生、成人內科醫生和肌肉骨骼醫生等。
最終Alex看過的醫生多達17位，可以說幾乎踏遍了能想到的所有科室，甚至被送入急診，但依舊沒能檢查出個所以然。
直到ChatGPT讓整個事件出現了180度大逆轉。
抱著試一試的心態，母親註冊了一個ChatGPT賬號。
她將Alex的症狀和MRI報告中的註釋一併輸入，其中有一個細節，就是Alex無法完成盤腿坐的動作。
ChatGPT給出了診斷——脊髓栓係綜合徵(TCS)。
當然Courtney並沒有直接相信，得到答案之後她先是找到了Facebook上的一個患兒家長交易所群。
結果看了裡面的討論之後，母親覺得這些症狀和Alex真的是太像了。
這一發現讓幾近熄滅的希望之火重新燃了起來，事後母親回憶說，自己在電腦前坐了一整晚，經歷了所有的一切。
帶著這一結論和Alex的MRI報告，找到了神經外科醫生。
這次終於是找對人了，神外醫生看了一眼MRI就給出了和ChatGPT一樣的結論，並指出了栓系的具體位置。
再後來的事情就比較順利了。 Alex接受了手術治療，目前正在進行康復。
那麼為什麼Alex直到看到第18個醫生才最終確診呢？
首先，和Alex自身也有一定關係。
TCS患者的背部通常會出現裂口，但Alex並沒有裂口，這種情況稱為隱式脊髓栓係綜合徵(OTCS)。
雖然TCS是罕見病，但在新生兒中的發病率也並不低，約為0.005~0.025%，比白血病的發病率還要高一些。
△陳瑩格, 米陽. 妊娠期多發性胎兒發育異常一例[J]. 臨床醫學進展, 2023, 13(2)
但OTCS就比較罕見了——罕見到發病率根本沒統計出來。
不過畢竟故事的最後，外科醫生看到MRI圖像之後很快就給出了判斷。
所以，之前沒能確診，或許是因為“找錯了醫生”：那17名醫生中，的確沒有人從事外科。
當然，這也是正常的，畢竟他們都是擅長各自專業領域的專科醫生（對應全科醫生），專業之外的知識難免了解不全面。
但是這也暴露出了一個問題，遇到無法解釋的難題時，這些醫生都沒有考慮進行多學科會診，是否全面詢問過Alex的各項病史也不得而知。
用母親Courtney的話說，沒有人願意解決“更大(超出自己學科範圍)的問題”，沒有人會給出任何關於診斷結果的線索。
而ChatGPT的知識庫至少在廣度上比細分領域的專業人士要豐富的多，更加全面地考慮了Alex的情況，最終才給出正確的結論。
那麼這次ChatGPT的成功診斷，究竟是誤打誤撞，還是確實已經具備診斷能力了？
AI究竟能不能用於診斷？
事實上，用ChatGPT或GPT-4來做病情診斷工具，也不是第一次有人這樣做了。
像是GPT-4出來後不久，就有人用它成功診斷了自家狗子的一種病例，這段經歷一度在網上爆火。
他將狗子從第一次發病開始的症狀、治療過程以及每次的血液檢測報告都告訴了GPT-4：
20號當天高燒41.5Celsius度，醫生根據驗血結果診斷為犬巴貝斯蟲病（附血液檢測結果），接下來的3天接受抗生素治療，24日當天接受抗生素治療，但出現牙齦蒼白（附新的血液檢測結果）。
GPT-4很快給出了檢測結果，並在對話中表明可能是以下兩種原因導致的：
1、溶血：由於各種原因造成的紅細胞破壞，如免疫介導性溶血性貧血（IMHA）、毒素或除巴貝斯蟲病以外的其他感染。
2、失血：內部或外部出血，可由創傷、手術或胃腸道問題(如潰瘍或寄生蟲)引起。
最終醫生診斷結果顯示，狗子患上的確實是免疫介導性溶血性貧血（IMHA），對症下藥後狗子得救了。
除此之外，也有網友自述被ChatGPT（GPT-4）救了一命的經歷。
他在去健身房後渾身酸痛，將病症諮詢GPT-4後，得出“橫紋肌溶解症”的答案，立刻去醫院並因此撿了一命。
但也有學術研究提到，無論是ChatGPT還是GPT-4，都並非一個完全可以依賴的AI醫生。
例如哈佛大學附屬醫院布萊根婦女醫院（BWH）發表在JAMA上的一項研究就顯示，在給出癌症治療建議時，ChatGPT只有62%的案例是完全正確的。
在其他的案例中，有34%的建議至少都包含一個或多個和正確診斷結果不一致的答案，還有2%的案例給出了不可信的診斷結果。
對此，研究認為，還不能完全將診斷交給ChatGPT或GPT-4，畢竟他們在診斷這一過程上依舊無法和專業的醫生相比。
（不過有網友指出，ChatGPT沒診斷成功的原因，可能也和訓練數據有關，2021年之後的治療信息不包含其中）
對此，哈佛大學流行病學助理教授Andrew Beam認為，ChatGPT和GPT-4的使用效果應該分兩面看待：
一方面，它們要比一些普通的診斷軟件或是谷歌搜索引擎更好用，尤其是GPT-4這個版本。
但另一方面，它們目前還不太可能取代具備大量專業知識的臨床醫生。畢竟對於AI來說，它們確實可能在找不到答案時捏造信息，根據“幻覺”推測出錯誤結果。
美國醫學會（AMA）的主席Jesse M. Ehrenfeld對此表示，即使AI能診斷結果，最終的責任還是醫生自己的。
總結一下上述觀點就是，大夥兒可以用AI輔助診斷病情，比搜索引擎好用，但最終還是得去醫院，找醫生確診。
那麼，如果打算用大模型“問問診”，哪個大模型最好用？
有網友就以自己為病例，測試了各種大語言模型是否具備診斷能力，最終認為還是GPT-4比較能勝任：
我曾經就慢性咳嗽的原因諮詢過幾位醫生，但最終是在一個油管頻道上得知自己患了LPR（隱性咽喉返流）。
我用自己的病例測了測大模型，GPT-4是唯一一個成功診斷的。 Claude 2雖然答案接近，但沒能完全自主診斷出來。
你有嘗試過用AI幫助判斷病情嗎？感覺效果如何？
參考鏈接：
[1]https://www.today.com/health/mom-chatgpt-diagnosis-pain-rcna101843
[2]https://www.reddit.com/r/ChatGPT/comments/16gfrwp/a_boy_saw_17_doctors_over_3_years_for_chronic/
[3]https://news.harvard.edu/gazette/story/2023/08/need-cancer-treatment-advice-forget-chatgpt/
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