ChatGPT聊天机器人火遍全球，甚至能通过执业医师资格考试。那么，面对中西医临床思维实践会有怎样的结果呢？
下面是某三甲医院教授分享出来临床思维实训的教学案例，边界清晰、结论明确：
患者：女性，45岁
主诉：因劳累后心悸伴呼吸困难3年，发热7天，突发昏迷2小时急诊入院。
现病史：3年前始劳累时出现心悸，呼吸困难，有时伴有咳嗽、咯血丝痰，休息后好转，未诊治。1年前上述症状逐渐加重，休息时亦感疲乏无力。7天前受凉后出现寒颤、高热，呼吸困难加重，咯粉红色泡沫痰。2小时前突然剧烈頭痛，烦燥不安，右侧肢体活动障碍，继之神志不清，呼之不应，呼吸急促，急诊入院。
我们引用上述病例，分别对ChatGPT和AI助手进行咨询。
先对Chat GPT进行咨询：
一问：女性患者 45岁，因劳累后心悸伴呼吸困难3年，发热7天，突发昏迷2小时入院，可能是什么原因导致的？
第二问：该患者3年前始劳累时出现心悸，呼吸困难，有时伴有咳嗽、咯血丝痰，休息后好转，未诊治。1年前上述症状逐渐加重，休息时亦感疲乏无力。7天前受凉后出现寒颤、高热，呼吸困难加重，咯粉红色泡沫痰。2小时前突然剧烈頭痛，烦燥不安，右侧肢体活动障碍，继之神志不清，呼之不应，呼吸急促。接下来该怎么办呢?
以上对话可见：一次回答，ChatGPT给出了心脏、呼吸和中枢系统疾病，及其它可能性，中规中矩，思考周全。 第二次回答，也是大同小异。我们还看到了，ChatGPT并未循病展开第二步关于其它可能性的追问，或许受限于体系结构，使得它不愿/不能/不会像医生那样去深入追踪。我们是不是能够判定：ChatGPT针对某个问题，总是只给出一个一次性的概括描述？
接下来，对医生AI助手进行咨询：
启动医生AI助手：
首先：将病历全部载入系统，点击分析，系统执行NLP，识别并抽取规范要素。
第二步：系统将病情分为不同时序，医生依病情时序，调整分配临床要素。
第三步：医生可选择对时序要素组的优先关注对象。首先关注2小时突发症状(要素组)。AI判断脑血管疾病可能性大。医生进一步查询病情，做相关临床检查，确诊，处置。
第四步：医生处理7天病情(要素组)。AI从患者症状“患者在7天前受凉后出现寒颤、高热，呼吸困难加重，咳粉红色泡沫痰”，系统推导的疾病序列：前4位是肺部鱤染，第6位是急性左心衰，第9位是肺水肿。考虑患者咳粉红色泡沫痰，急性左心衰和肺水肿的可能性较大，系统调出该病诊疗常规，反向进行验证式询问及相关检查，获得确认。
第五步：医生再追溯3年前慢病(要素组)，确定疾病后，系统自动提供周全的可选择的后续治疗方案和处置建议。
比较：ChatGPT的优势十分明显，庞大、简单，一问一答，一锤子解决定性问题，没做进一步深究功能，这也非常符合大众的简单喜好。相比：医生AI助手的目标就是追随医生，有责任在临床思维层面追求专业化、清晰度、逻辑性、规范性、结构化等，辅助医生在临床过程中不断通过思维的发散和收敛，缩小疾病判断与处置的可能性范围和优化解决办法，直至生成处理方案和病历。
原理上，医生AI助手也属于生成式AI，也是将业务规则、标准结构、仿真逻辑等，以知识库方式映射到运算模型中，只是需要循临床轨迹执行诊疗过程。
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（来源：看头条网）
