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来源丨21新健康（Healthnews21）原创作品

作者/季媛媛实习生许哲

编辑/徐旭

图片/图虫

近期，由全球AI领军企业OpenAI推出的语言模型ChatGPT火爆全球，更让AI再一次颠覆了人们的想象，也被业界认为是人工智能发展的分水岭。

ChatGPT上线5天注册人数就突破了100万，而在两个月后它的月活用户突破1亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。从目前看，ChatGPT带来的影响将是巨大而深远的，它远远不只是一个现象级的产品，其背后的GPT3.5更是一种颠覆性的技术，在各行各业都有落地应用的巨大前景。

而医学被认为是人工智能应用中最有可能率先实现商业化的细分领域。在“政产学研用”的多方努力下，全球智能时代加速到来，而医疗行业也正加速进入数智化的爆发期。据法国知名市场调研公司Report Linker最新报告数据显示，全球医疗保健AI市场规模预计从2023年的146亿美元，增长到2028年的1027亿美元，年复合增长率达47.6％。

那么，以ChatGPT为代表的人工智能产品或技术将给医疗行业带来哪些深刻变革？医疗战略咨询公司Latitude Health创始人赵衡在接受21世纪经济报道记者采访时指出，在大数据和AI技术的加持作用下,医疗市场领域随之发生了一些变革。AI的应用目前主要集中在手术机器人、在线问诊等场景，特别是在影像读片赛道发展尤为迅速。“但相对影像读片、在线诊疗等主要的应用场景来说，例如，AI在手术机器人的应用领域还不是那么集中，主要是因为其需要结合硬件进行操作。”赵衡说。

这也意味着，AI落地医疗市场仍然面临诸多挑战。

AI技术促进医疗市场领域变革

在医疗领域，近年来，AI赋能医疗产业升级经过几年的产品打磨，主要玩家已经进入加速商业化阶段。特别是新冠疫情进一步加速了医疗智慧化发展。如2020年7月中国开始逐步发放各类AI医疗影像三类医疗器械证，截至2022年5月，AI医疗影像领域的主要玩家至少达到44家，其中17家企业的AI医疗影像产品斩获医疗器械三类证，共获批26张。

除了商业化的发展，政策层面也在加速AI医疗场景落地。2017年，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》便提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，描绘了我国新一代人工智能发展的蓝图。重点指出要加快包括“推广应用人工智能治疗新模式新手段，建立快速精准的智能医疗体系”在内的人工智能创新应用。

此外，鼓励和规范AI技术在医疗领域的应用，加强AI技术与医疗行业的融合和协作，推动医疗服务的转型和升级。2022年1月，工业和信息化部、国家发展和改革委员会等九部门联合印发的《“十四五”医药工业发展规划》指出，要以新一代信息技术赋能医药研发，探索人工智能、云计算、大数据等技术在研发领域的应用，通过对生物学数据挖掘分析、模拟计算，提升新靶点和新药物的发现效率。

随着我国医疗健康领域进入医疗数字化和数字医疗阶段，逐渐形成从远程医疗到互联网医疗，再到如今快速发展的人工智能医疗的变革过程。从疾病的早期诊断到精准治疗，从医疗机器人到医疗数据分析，人工智能技术正在深刻地改变着医疗行业的面貌。

有药企高管对21世纪经济报道记者指出，在当前，AI技术是一个很好的辅助手段，不是完全取代医生，而是作为医生的助手、医院的助手、设备厂商的助手、患者自我管理体系的助手、以及医疗支付体系的助手，更好的提高优质医疗资源的可及性，最大化的保障医疗服务的公平性。

AI技术在医疗领域的应用不仅可以提高医疗水平和效率，还可以为医疗行业带来诸多市场机会。“随着技术的不断发展，AI作为一种辅助工具其技术功能也会逐渐成熟，直至进入商用，即伴随着技术能力的提升所带来的新的市场机会也会增加。”赵衡指出，其必要性可以表现为对于节约人工的支持。比如说，原先技术尚未达到医学影像领域的应用标准，影像读片便仍以人工为主，那么随着AI医学影像的不断前进，AI技术可以起到辅助医生进行诊断和鉴定，提高医学影像诊断的准确性和精度的作用，那便可以进一步提高医疗效率和缓解医疗资源短缺，起到支持作用。”

但与此同时，AI的应用需要满足更为严格的安全标准和监管要求。例如，在AI技术应用于手术机器人时，需要考虑如何保证机器人的安全性和精确性，如何进行数据的隐私保护和安全存储等方面，这仍需要行业和政府部门进行更加细致的研究和制定相关监管政策。

ChatGPT落地医疗市场面临技术挑战

据行业研究报告预测，中国医疗人工智能市场规模保持高速增长，预计于2030年突破千亿人民币。随着精准医疗需求的不断扩大，对医生工作效率提出更高要求，这将扩大并加速医疗人工智能产品的需求，进而推动医疗人工智能行业及企业的发展。

也是在此市场需求之下，在医疗领域，鉴于ChatGPT具有诸多优势，如能够快速、准确地解答患者的疑惑、提供医疗咨询服务，为医生节省时间、提高效率等，ChatGPT被予以众望。

据复星健康某算法工程师分析指出，一方面，ChatGPT能以“医生助理”的形象，帮助在线医生拟定话术，快速生成文本信息，提高工作效率。例如：诊前，ChatGPT可帮助医生获取患者基础信息与主诉，帮助分诊到对应专科医生；诊中，ChatGPT能以“第三方”的视角介入医患对话，通过抓取问诊中的关键信息，快速生成回复文案，提供更多解答思路给医生参考，便于医生给出更个性化、有温度的回复；诊后，ChatGPT也能够帮助医生快速整合患者信息，生成“电子病历”等报告，医生审核报告后进行回复。当ChatGPT作为工具进入医疗健康行业，将大大释放医生人力，帮助医生提升工作效率，让医生在单位时间内可以帮助到更多的患者。

同时，ChatGPT也有望被运用于专病领域，参与患者全病程健康管理，从患者记录中提取基本信息并进行分组处理，帮助医生更高效地评估患者目前的状况与需求。

另一方面，ChatGPT通过学习大量医疗知识、患者案例，成为医生检索学习的“百科全书”，为更多医生提供咨询，为基层医疗防治提供专业的医学指导。

“ChatGPT的爆火，预示着人机交互的发展又迈上了一个新台阶。我们需保持对新技术的敬畏，同时也向新技术敞开拥抱。”上述算法工程师说，但在严肃的在线医疗场景下，由于ChatGPT无法提供信息来源、更无法确保信息的准确性、实效性，所以它提供的答案，只能作为在线医生的参考，但无法取代网络医生在其领域的专业性和权威性，无法代替医生做出诊断回复。

这也意味着，ChatGPT进入医疗市场面临着诸多壁垒和挑战。

“从ChatGPT本身的功能来看，它主要还是集中在医疗服务的AI轻问诊场景，能够替代很多健康咨询类的人工服务，比如说就医体验的改善，部分病人能够通过ChatGPT递进式的对话方式先行快速地对自身症状进行了解，然后再与医生联系进行正式问诊，这是在健康咨询方面有价值的提升。”赵衡结合实例指出，AI在医疗领域的应用肯定不可能是尽善尽美的，准确来讲人工智能机器人目前的技术水平还不足以支撑其自身的诊断功能。

“目前，ChatGPT还存在一定的误识别率和安全隐患，需要不断进行技术升级和改进，所以说由于缺乏更高的准确性和安全性，ChatGPT现阶段在医疗咨询服务会更加合适。”赵衡进一步指出。

医疗行业的复杂性也是ChatGPT进入的挑战之一。医疗领域的知识体系极其庞大，ChatGPT需要具备足够的知识储备和深度学习能力，才能为患者提供准确的诊疗建议。医疗服务的个性化需求日益凸显，ChatGPT应能够针对不同患者提供个性化的医疗服务，这也需具备相应的技术支持和数据支持。

从目前的情况来看，尽管人工智能的发展在不断拓宽人们的想象力，但它依然无法取代人类的智慧。人工智能究竟能否在医疗健康领域释放更大的价值，值得关注。

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（原标题：热度“狂飙”的ChatGPT，亟待“合规刹车”）

ChatGPT等基于自然语言处理技术的聊天AI，就短期来看亟需要解决的法律合规问题主要有三个：

其一，聊天AI提供的答复的知识产权问题，其中最主要的合规难题是聊天AI产出的答复是否产生相应的知识产权？是否需要知识产权授权？；

其二，聊天AI对巨量的自然语言处理文本（一般称之为语料库）进行数据挖掘和训练的过程是否需要获得相应的知识产权授权？

其三，ChatGPT等聊天AI的回答是机制之一是通过对大量已经存在的自然语言文本进行数学上的统计，得到一个基于统计的语言模型，这一机制导致聊天AI很可能会“一本正经的胡说八道”，进而导致虚假信息传播的法律风险，在这一技术背景下，如何尽可能降低聊天AI的虚假信息传播风险？

总体而言，目前我国对于人工智能立法依然处在预研究阶段，还没有正式的立法计划或者相关的动议草案，相关部门对于人工智能领域的监管尤为谨慎，随着人工智能的逐步发展，相应的法律合规难题只会越来越多。

ChatGPT本质上是自然语言处理技术发展的产物，本质上依然仅是一个语言模型。

2023开年之初全球科技巨头微软的巨额投资让ChatGPT成为科技领域的“顶流”并成功出圈。随着资本市场ChatGPT概念板块的大涨，国内众多科技企业也着手布局这一领域，在资本市场热捧“ChatGPT概念的同时，作为法律工作者，我们不禁要评估ChatGPT自身可能会带来哪些法律安全风险，其法律合规路径何在？

在讨论ChatGPT的法律风险及合规路径之前，我们首先应当审视ChatGPT的技术原理――ChatGPT是否如新闻所言一样，可以给提问者任何其想要的问题？

在飒姐团队看来，ChatGPT似乎远没有部分新闻所宣传的那样“神”――一句话总结，其仅仅是Transformer和GPT等自然语言处理技术的集成，本质上依然是一个基于神经网络的语言模型，而非一项“跨时代的AI进步”。

前面已经提到ChatGPT是自然语言处理技术发展的产物，就该技术的发展史来看，其大致经历了基于语法的语言模型――基于统计的语言模型――基于神经网络的语言模型三大阶段，ChatGPT所在的阶段正是基于神经网络的语言模型阶段，想要更为直白地理解ChatGPT的工作原理及该原理可能引发的法律风险，必须首先阐明的就是基于神经网络的语言模型的前身――基于统计的语言模型的工作原理。

在基于统计的语言模型阶段，AI工程师通过对巨量的自然语言文本进行统计，确定词语之间先后连结的概率，当人们提出一个问题时，AI开始分析该问题的构成词语共同组成的语言环境之下，哪些词语搭配是高概率的，之后再将这些高概率的词语拼接在一起，返回一个基于统计学的答案。可以说这一原理自出现以来就贯穿了自然语言处理技术的发展，甚至从某种意义上说，之后出现的基于神经网络的语言模型亦是对基于统计的语言模型的修正。

举一个容易理解的例子，飒姐团队在ChatGPT聊天框中输入问题“大连有哪些旅游胜地？”如下图所示:

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