是德科技测试仪器和方案助力医疗ChatGPT生态系统发展，具备极高的准确性和可靠性

在刚刚过去不久的新冠疫情当中，医疗专家们的专业水平饱受诟病；如今ChatGPT呼啸而来，医疗专家们会瑟瑟发抖吗？

• 医疗专家包括医生会被医疗ChatGPT取代吗？

• 医疗ChatGPT将如何发展？

• 是德科技如何助力医疗ChatGPT的生态系统发展？

对于圈外人而言，火出圈的ChatGPT可谓相当神奇，它不但能与人交流，还能写文章，通过各种考试，解答鸡兔同笼问题，甚至还会写抒情诗，很多人担心工作将会被其取代。那么ChatGPT是否可以取代医疗专家和医生呢？

其实对于这个问题，早就有医生不淡定了，不但在内部之间展开了热烈的讨论，并且亲自与ChatGPT进行了“交流”，不但咨询相关医疗案例，还用医学的试卷来对ChatGPT进行测试，当然测试结果不一而足，大家的看法也是众说纷纭。我们这里仅节选与本主题相关的简单的两个例子：

案例1：

• 医生1提问：ChatGPT 可以替代医生吗？

• ChatGPT答：不可以。ChatGPT 是一个人工智能模型，被训练来回答问题，但是它不具备诊断疾病和治疗疾病的能力。只有认证的医生才有资格诊断和治疗疾病。如果您有健康问题，请立即咨询您的医生。

案例2：

• 医生2提问：未来ChatGPT 有可能替代医生问诊吗？

• ChatGPT答：目前的技术水平下，ChatGPT并不能完全取代医生进行问诊和诊断，虽然ChatGPT已经能够处理自然语言，但是医生的问诊需要更多的技能和经验，例如医生能够观察了解病人的症状，体征和病史等，并结合专业的医学知识进行判断和诊断，因此，医生的职业在短期内不太可能被ChatGPT取代。

我们可以发现，这两次ChatGPT的回答虽然不复杂，但是差异还是很大的，首先是对于几乎相同的问题，两次的回答是不一样的，说明对于ChatGPT没有标准的答案；其次，我们还可以看到，ChatGPT的回答是相当有逻辑的；第三，我们还看到，第一次回答，ChatGPT表现得有些“谦虚”，而且回答得相对直接；第二次ChatGPT的回答就象真人一样，“委婉”多了，加了很多条件，如“目前技术水平下”，“短期内不太可能”等，讲了一些所谓的“正确的废话”，给提问者也留下了很多想象的空间。

我们如果仔细分析第二次的ChatGPT的回答，我们可以理解为在“更先进的技术水平下”，ChatGPT“将来可能”取代医生。对于医生是否会被完全取代甚至还要多久就会被取代的问题，你也可以在留言区发表你自己的见解。

当然，我们不可能根据ChatGPT自己的这两次回答就妄下定论，说ChatGPT到底能还是不能取代医疗专家和医生；但是结合我们日常就医的实践，有一点可以肯定的是，医疗ChatGPT随着技术的发展，必将在医疗领域替代医生发挥越来越大的作用。那么问题来了，医疗ChatGPT怎么发展，才能替代医生发挥越来越多的作用呢？

医疗ChatGPT将如何发展？

抛开医疗ChatGPT的大数据模型训练等实现方式暂且不谈，就医疗ChatGPT而言，它本身其实就是ChatGPT在医疗行业的应用，是医疗大数据、AI和通信信息技术的集大成者。结合我们平时去医院看病的痛点问题，我们可以梳理出医疗ChatGPT如何发展的一些线索。下图是我们很多人在医院就医的流程，看看我们去医院看病的痛点有哪些？

从上图可以看出，我们看病的痛点几乎存在于去医院就医的所有关键流程中，从一开始的挂号到最后可能的住院和居家疗养。其中一个关键原因是由于医疗信息的不对称，病人只能依靠于医生的建议。从诊断，包括影像和化验，到用药，到手术，包括手术器材的选择以及最后的住院护理和居家护理治疗的所有环节，几乎无一不是唯医生马首是瞻。除去一些客观因素，医生的专业水平，包括其医德素养几乎是病人能否得到有效治疗的关键所在。

当然除了在以上流程中存在的痛点之外，患者还有其他的一些考虑，如患者本身健康与就医数据的隐私和安全问题，这也是医疗机构重点关注的一个问题，另外同时被关注的还有整个医疗网络和设备的安全问题。

医疗ChatGPT的发展，一定会以解决医疗痛点为出发点。看看上面的这些痛点，有哪些是可以通过改进医疗ChatGPT可以解决的？

首先，在以上所有的环节中，凡是依赖于现有医疗数据信息和医生经验的，都是可以通过医疗ChatGPT解决的。

如挂号环节中除了挂号排队时间，其它三个问题都可以通过训练医疗ChatGPT，快速得到答案。在问诊环节，包括影像/化验环节，也是医疗ChatGPT发挥重要作用的地方，例如大数据+ AI已经广泛用于医疗影像数据分析领域。可以推断，如果得到足够的医疗数据和训练，医疗ChatGPT会完全替代大多数医生和医疗专家，为病人提供快速、准确的治疗、手术和用药建议。医疗ChatGPT可以掌握各个医疗学科的知识，将来“专家会诊”的环节就会不复存在。而且不用担心医生的腐败问题。患者就医的效率大幅提高。医疗的公平性大大改善；医疗资源紧张问题也会大幅度缓解，这样就间接解决了一开始的挂号环节中排队时间长挂号难的问题。

医疗ChatGPT的发展的关键是医疗大数据和AI技术。医疗大数据来自于医院或其它医疗机构；而AI技术的发展取决于当前的信息技术，包括数据计算与处理，数据存储与挖掘，而这些技术又依赖于更加基础的通信电子、半导体和计算机技术等。医疗ChatGPT将向更加细分的应用领域发展，而且必须依赖于物理实体发挥更大作用，如医疗挂号系统、数字虚拟医生、手术机器人、护理机器人等。

虽然以上就医流程中的很多痛点可以通过ChatGPT和相关技术的进一步发展而解决，但仍然有一些痛点是医疗ChatGPT解决不了的，而且这些痛点是它必发挥作用的前提，如影像设备的性能和准确度问题，手术用器械（如有源植入式器械-心脏起搏器）和医院监护设备的稳定性问题，医院网络的安全性问题等等。举个例子，如果影像设备MR的性能不好，拍的片子不准确不清晰，那么即使医疗ChatGPT的知识如何“渊博”，也无法做出正确的病情判断。那么谁能帮助解决这些问题？对了，是德科技可以帮助解决！

是德科技如何助力医疗ChatGPT生态系统发展？

刚才提到，医疗ChatGPT的发展除了医疗大数据之外，还有就是AI技术的发展，AI技术的发展其实依赖于更加基础的通信电子、半导体以及计算机技术等。作为全球领先的电子设备设计、模拟和测试方案提供商，毋庸置疑，是德科技对推动AI技术发展起着至关重要的作用。这些似乎离医疗ChatGPT的生态发展还隔了一些距离，下面给大家介绍是德科技在哪些方面直接助力医疗ChatGPT生态系统的发展。

其实全球几乎所有的医疗电子设备厂商都在直接使用是德科技的测试仪器和方案来研发或生产其医疗设备。如医疗影像设备的测试，医疗监控设备的测试，医疗物联网设备的测试，以及医院信息系统软件的测试和网络安全的测试等等。

首先看医疗影像设备，全球Top3的医疗影像设备厂家，还有国内的头部医疗影像设备商都在使用是德科技的仪器进行研发和测试。例如核磁共振（MRI）设备、其各种射频线圈的测试、射频开关的测试、电源的测试、放大器的测试等等，都可以用是德科技的设备来进行测试。射频线圈的性能，直接决定了核磁共振成像的质量，这就要求测量方案具备极高的准确性和可靠性。而核磁共振图像好坏是将来是医疗ChatGPT发挥作用的一个重要条件。

下图是核磁共振设备组件测试与仪器的对应图片，你知道下面被隐去的两台仪器是什么吗？

其次，医疗机器人的软件测试或者带有UI的其它医疗设备的软件测试，极其费时而且容易出现人为失误。是德科技的基于AI的自动化测试软件可以帮助厂家加速测试过程，节省测试时间和成本。是德科技在设备软件测试中提供了智能化、多平台的支持。其中包括使用 AI 自动化模型对移动、台式、Web、云、IoT、主机和专用硬件进行测试。这些测试方案能够通过评测患者在屏幕上的使用体验，测试医疗设备的功能与性能。

这里，我们重点提一下医院的EMR系统，即电子病历系统。电子病历系统对于共享医疗数据，促进医疗ChatGPT的发展具有至关重要的作用。当前的EMR软件与更多的医疗系统相连接，而且有更多的接口，人工测试需要耗费巨量的时间，完全满足不了软件快速升级迭代的需要。因此，自动化的跨平台的智能测试软件是解决问题的唯一途径。

最后，再重点说说互联医疗的安全问题。医疗ChatGPT的发展依赖于后台的庞大的医疗大数据系统及其更新。因此对于数据安全具有极高的要求。同时医疗ChatGPT必将通过网络与大数据相连，这样才能够及时更新。因此，无论医疗ChatGPT将来进化到什么形态，它必然要实现与医生、病人、医疗机构的其它设备安全有效的通信。这是医疗保健机构 IT 人员面临的一个日益严峻的挑战。目前，多家医疗机构借助是德科技解决方案来解决零信任模型许多核心组件的问题，包括设备安全性、网络安全性和验证等等。

此外，是德科技解决方案通过单个测试自动化平台支持医疗保健机构的 IT 人员进行网络安全测试和进行软件升级，在不中断正常医院业务的同时优化医疗服务。功能方案包括但不限于以下各项：

• 通过使用旁路策略或数据包代理加强在线安全部署

• 实施高可用性和负载平衡的安全工具

• 使用安全防护系统，进行更好的IP地址过滤

• 测试安全方案的可靠性，验证配置

• 通过应用智能化来生成安全区，抵御恶意程序

除了上面提到的几点之外，是德科技的测试方案还广泛用于医疗互联网设备，包括医疗监控设备，病人护理设备终端的性能测试，法规测试等，医疗ChatGPT将来与这些设备也会有接口并与之通信，这些医疗互联设备将来也会更便捷的提供更多的医疗数据，因此这些医疗互联网设备的发展，同样会促进医疗ChatGPT的发展。

因此，是德科技的设计、仿真和测试解决方案不但会间接的促进医疗ChatGPT所依赖的底层的通信信息电子技术，而且也直接用于与ChatGPT直接相关的医疗设备、网络和软件的测试，有力推动了医疗ChatGPT的生态系统建设！