人工智能技术在医疗领域的应用越来越多，AI医生如何诊断、准确性如何？7月6日，以收集的病例为基础，新京报记者与国内首个大模型驱动的AI医生——医联MedGPT展开了一场“医患”之间的对话与问诊。

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多轮“问诊”后给出检查方案

“您好，麻烦您告诉我您的性别和年龄，以及哪里不舒服？”

“女，35岁，右手食指前两个指关节疼和胀，影响局部活动1周。”

“对于您的症状，我需要了解更多的信息以便可以更准确地帮助您。1.您的疼痛是怎样的？例如是持续的还是阵发的，是剧烈的还是轻微的？2.您的疼痛是否会在某些活动（比如握拳或伸展手指）或在休息时加重？3.您是否有任何其他的症状，比如疲劳、体重下降、发热、皮肤或眼睛变黄等？”

这样的对话发生在医联MedGPT与患者之间。

案例中的患者因右手食指关节疼胀曾在一家三级医院就诊，并进行相应的血液和手腕关节X线摄影检查。根据检查结果，检测结果显示类风湿因子略高于正常水平，X线摄影检查没有发现明显异常。基于检查结果，医生建议患者前往三甲医院继续就诊，以进一步确定是否患有风湿性疾病。

AI问诊中，在前述问题后，MedGPT还询问更多问题，包括患者左膝盖酸痛情况、是否患有慢性病、过敏史、家族史等详细情况。记者回答相关问题、提交血液及X线摄影检查结果后，MedGPT对相关检查结果进行解读，然后给出进一步的辅助医学检查方案，建议患者继续进行血清常规检查、抗CCP抗体检查（抗CCP抗体是一种特异性很高的类风湿性关节炎的标记物。如果结果阳性，可以明确诊断为类风湿性关节炎）及骨关节超声检查，并提醒在获得医生的授权批准之前，仅作为参考，并不能作为最终医学决策与指导。

问诊结束后，医联相关负责人表示，如果有更详细的血清、抗体等检查结果，AI医生可以给出诊断和药物推荐。

AI医生可给出用药建议及医嘱

MedGPT主要致力于在真实医疗场景中发挥实际诊疗价值，实现从疾病预防、诊断、治疗、康复的全流程智能化诊疗能力。在另一案例中，一个更加完整的诊疗流程得以呈现。

一位20岁的男性，因小便频繁、憋尿痛、憋不住尿前来“就诊”。AI医生首先询问是否感觉下腹不适、既往用药史等，并判断患者的症状可能与尿路感染或其他泌尿系统疾病有关，建议进一步进行尿液常规和尿液培养、腹部超声等，以确定是否存在细菌感染、泌尿系统结石等情况。

在患者提交相关检查结果后，AI医生提示可能存在由肠球菌引起的尿路感染，进一步询问患者是否有恶心、呕吐或食欲减退等情况后，建议患者可使用抗生素进行治疗，并给出一份供参考的药物治疗方案、多喝水的“医嘱”以及建议复查的时间。

整个问诊过程中，记者每次回答相关问题或提交检查结果后，MedGPT会在持续20多秒的“思考”后，给出下一个问题。前述负责人表示，这一时间间隔是测试阶段的速度，随着更多训练的开展，这一“思考”时间有望进一步缩短。

截至目前，医联MedGPT已经可以覆盖国际疾病分类（ICD）10中60%疾病病种，预计到2023年底，可以覆盖80%病种的就诊需求。

临床医生：MedGPT未来还需要继续凝练

诊断的准确性如何，这是AI产品应用在医疗领域无法回避的问题。前述负责人介绍，MedGPT预训练阶段使用超过20亿的医学文本数据，微调训练阶段使⽤了800万条的高质量结构化临床诊疗数据，并投入超过100名医生参与人工反馈监督微调训练。在6月30日进行的国内首次AI医生与真人医生一致性评测中，MedGPT与来自四川大学华西医院的心内科、消化内科等科室的10位主治及以上医师共同对100余名患者进行问诊，结果显示，MedGPT与三甲医院主治医生在比分结果上的一致性达到96%。

这也是MedGPT与真人医生之间的“较量”，要衡量其准确性，可能还需要更多“检验”。不过，在临床医生眼中，MedGPT有着明显的优势与不足。

在前述AI医生与真人医生一致性评测中，阜外医院心内科主任医师杨跃进教授表示，（MedGPT）问诊比较详细，“它对每个细节都很注重，作为临床医生的补充是非常有帮助的。详细，有时候意味着重点不突出，有些问题就需要一查到底，未来还需要继续凝练。”

在中日友好医院呼吸科主任医师刘国梁教授看来，MedGPT在包括药物过敏预警、处方开具等安全性方面做得好，能够弥补人的不足。“开检查的时候会存在重复推荐的情况，MedGPT可以提前筛选一些患者和提示真人医生没有问到的地方，大大提高诊疗效率，这是我觉得非常重要的一个发展方向。”

新京报记者 张秀兰