《ChatGPT：医疗行业的颠覆者与创新者》

ChatGPT与客服 1年前 (2023) lida

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文章主题：关键词：ChatGPT, 医疗行业, 人工智能。

　　（报告出品方/作者：浙商证券，孙建）

ChatGPTPa 对医疗行业的影响

　　医疗服务流程及痛点

ChatGPT 的定位是一款“医疗从业人员的好帮手”,旨在提供高效和高质量的医疗服务。在诊前阶段,ChatGPT 可以胜任基础性咨询服务;在诊中阶段,它能够辅助医生进行诊断,并制定个性化的健康管理计划;而在诊后阶段,它可以整理病患资料等任务。对于医疗从业人员来说,ChatGPT 可以大大提高工作效率,让他们更加专注于提升个人素质、业务能力和研究水平,同时也能够帮助他们更好地处理医患关系和关注人文关怀。

　　ChatGPT在诊前阶段的作用—分诊

在当前的医疗环境中，我们可以看到两种主要的医疗服务模式：互联网医院和传统线下医院。然而，这两种模式都存在一些问题，比如互联网医院的AI分诊服务针对性不强，主要依赖于患者的自我判断，而线下医院则存在着服务细化程度不够以及服务质量难以保证的问题。这些问题都在一定程度上影响到了医生的工作效率和患者的就诊体验。在这样的背景下，ChatGPT的出现提供了一种新的解决方案。它拥有强大的资料检索和匹配能力，可以有效地替代线下医院的分诊台，为互联网医院提供具有针对性的线上分诊服务。这样，医生在患者就诊之前就已经完成了对病情的初步认知，从而更好地为患者提供医疗服务。总的来说，无论是互联网医院还是传统线下医院，都存在一些问题。而ChatGPT的出现，为我们提供了一个全新的思路，通过它的强大能力，可以有效地解决这些问题，提高医疗服务质量和效率。

　　ChatGPT在诊前阶段的作用—导诊

在当前的医疗环境中，大多数线下医院并未设立专门的导诊台，他们主要依赖楼层指示图和就诊流程图来为患者提供引导。然而，这种方法存在着明显的不足，因为它无法提供足够详细和精准的信息。有些医院的导诊台和分诊台合二为一，这不仅增加了工作人员的负担，也使得解答患者疑问的细致程度大打折扣。此外，还有一些医院虽然设立了导诊服务，但由于值班人员数量不足，导致无法满足的开诊期间的咨询需求，这无疑对患者的就医体验造成了负面影响。然而，随着人工智能技术的发展，这种情况正在发生改变。ChatGPT作为一种智能化的导诊工具，它能够通过快速资料检索和匹配能力，以及强大的多回合语言交互能力，与手机APP和线下医院的电子屏幕相结合。这样，患者不再需要花费时间和精力在导诊台的排队等待中，ChatGPT能够针对每一位患者的问题，提供更具体和详尽的解答，从而大大提高了患者的就医效率。

　　ChatGPT在诊中阶段的作用—辅助问诊（决策、诊断）

当前，我国线下医疗资源面临紧张，其中，面诊最长等待周期超过一个月的问题尤为突出。此外，互联网医院的医生由于种种原因，对于线上查看和回复的积极性并不高，这使得轻症患者的紧急处方需求无法得到及时满足。而在面诊过程中，也存在着诸多问题，如医生过于依赖经验，可能会导致在识别医学检验或影像结果中的细微数据时出现错误，同时，患者也无法准确地自述症状和病史，从而可能导致误诊。然而，随着ChatGPT的出现，这一状况正在发生改变。它结合了互联网医疗咨询模式和医院非公开数据库的大数据，帮助在院医生分担了诸如疑似危重症筛选、轻症患者处方需求以及医学检验结果的初步诊断等工作。通过海量数据的训练，ChatGPT能够提示危重病的风险、用药及治疗方案等相关建议。在三甲医院，医生可以根据这些建议做出决策，实现”AI专家”的双重把关，从而提高诊断的效率和准确率。而在基层、乡镇诊所，ChatGPT则可以提升全科医生的诊断能力。

　　AI影像：提升识别准确度，实现辅助诊断

在现代医疗体系中，下沉式医疗服务资源普遍存在不足的问题，特别是在ECG、医疗影像等领域，对医生的专业知识和经验有较高的要求。由于医生所需的学习周期较长，且下沉式医院具有相关经验的医生稀缺，这导致了医疗资源的紧张。在此背景下，人工智能助手在医疗诊断中的应用显得尤为重要。它可以在医生进行诊断前进行预分析，从而节省患者和医生的时间，并缓解医疗资源的紧张状况。此外，人工智能在精准诊疗方面也有着显著的优势。通过大数据学习技术，AI能够识别影像中微小的数据差异，实现与人眼难以察觉的精确性。这一技术的应用不仅可以减轻医生的工作压力，还能确保诊断结果的精准和稳定，提高医疗服务的质量。综上所述，人工智能在医疗领域的应用不仅有助于解决下沉式医疗资源不足的问题，还能提高医疗服务的质量和效率。在未来，随着技术的不断发展和完善，我们期待人工智能在医疗领域发挥更大的作用，为人类的健康事业做出更大的贡献。

　　手术机器人：提升手术精准度，缩短医生学习周期

AI技术的应用使得医生的学习周期得以缩短,同时提高了手术的精准度。机器人通过图像识别分析和精准手术规划来辅助医生进行手术指引和辅助手术,这不仅能够降低医生的手术难度,还能够提高手术的成功率和治疗效果。

　　NGS诊断：AI有望助推精准度提升与成本降低

AI技术的崛起，有可能引领诊断效率的新高度，同时也能进一步推动成本的降低。在目前的基因测序应用中，高昂的成本一直是一个难以跨越的门槛，但GPU的创新和技术的发展，似乎已经看到了这个问题的解决曙光。它们有望大幅度减少单基因数据分析的时间，降低人力操作的需求，进而降低单基因的分析成本。这样的改变，不仅有可能推动下游应用场景的开放，更可能引发一场基因测序应用的革命。此外，AI技术还能助力分析准确度的提升，这将进一步推动应用场景的进一步开放。基因诊断分析过程中，涉及到图像识别、光学信号处理等多个技术壁垒，而AI的出现，有可能在这些领域实现突破，进一步提升分析的准确度，提高市场的认知度，从而加速下游应用场景的普及。

　　ChatGPT在诊中阶段的作用—辅助查房及健康管理

在当前医疗环境中，存在一些问题影响了患者病情的有效管理和治疗。一方面，主治医生在查房过程中，花费了大量的时间在解释患者的病历病情、医学检验结果以及询问其常规身体状况上。另一方面，术后的康复教育效果并不理想，责任护士需要根据病人的具体病情、身体状况和既往病史来制定个性化的饮食和运动计划，以及用药注意事项和并发症预防等方面的健康宣教，但这种方法的时间成本较高。此外，健康宣教的效果以及患者的配合程度等反馈难以量化，主要的衡量方式是通过患者满意度调查问卷抽查等主观手段。而在病人体的征指标监控方面，如体温、血压等基础身体数据的监测需要护士手工测量并记录，向医生汇报，一旦病情或病例发生变化，这些信息也需要手动更新。为了解决这些问题，一种新的技术趋势正在逐渐改变。利用语音识别技术和可穿戴设备，可以实现对病人病情的实时跟踪，同时，对病人的各项数据进行持续的监测和分析，可以更快速、高效地掌握病人的情况，针对性地提示各个阶段的健康管理计划和风险预警，并呈现量化反馈。

　　ChatGPT在诊后阶段的作用—重要资料归档及数据分析

　　现状：随访覆盖不全面：倾向于重点关注临床观察实验、疑难杂症、重大术后患者身上，对于其他慢病患者则缺乏动力（内科病人中常见）；意见反馈渠道不畅：转接人工难度大，多数医院使用AI客服前置接待，但智能化程度低，机械重复的回应极大降低了投诉效率；病历总结归档繁琐易错：患者出院前出院摘要撰写，出院后病历资料录入、归档及分析耗费时间精力，容易精力不集中出现数据录入错误。ChatGPT改变：医疗随访秘书：帮助医护人员高质高效地完成随访、投诉处理等服务性工作和医疗文书撰写、资料录入等行政性工作，病例数据统计分析：能够根据反馈和输入的信息进行学习、分析、归类，根据实际情况向医护人员生成数据洞察、重要指标统计结果的仪表盘，为接下来医护工作及改善指明方向。

ChatGPTPa 对医药行业的影响

　　药品研发至上市销售全流程及痛点

　　ChatGPT的定位：“数据分析生成式AI”赋能，加速拓展药物研发新边界。高效率：高速的数据处理与匹配，预测药物和靶点之间的相互作用，快速筛选候选化合物并进行预测评估，减少医药代表和客户之间的信息差；创造力：生成式算法可突破人类构想和测算极限，催生更具多样性的化合物，设计更合理的实验方案，助力医药发展从仿制为主向创新为重。

　　ChatGPT在药物发现环节的应用

　　背景：人脑学习能力有限，业界现有知识对新疾病发病机制知之甚少，难以识别和发现新靶点和生物标志物；蛋白质等大分子化合物的探索空间广阔，确定候选药品需对现有结构的预测、筛选、设计，凭借人类现有的计算能力需花费大量时间。未来趋势：ChatGPT有望在新靶点识别、大分子药物的结构预测与筛选中大放异彩。通过论文、专利和临床试验等大量数据训练，其搜索深度和广度将远超专家经验，其强数据挖掘和分析能力可加速新靶点和先导化合物的确定，生成式技术可帮助科研人员针对特点蛋白快速设计新分子。

　　ChatGPT在药品研发和临床前实验中的应用

　　背景：研发持续时间长、效益低，研发人员因工作压力等原因跳槽离职频率高，部分资历经验积累尚不充分的人员被拔高任用，导致进展缓慢；药品制造与优化需要整合多领域的知识和专家，但各方协同配合难度大，信息与数据交流效率低下；动物模型和人类的发病机理、病程有显著区别，药物治疗效果预测能力差，临床前转化效率低。未来趋势：ChatGPT有望成为“研发秘书”，承担该阶段中相对标准化的研究工作，整合各方提供的数据进行分析，并在药效预测时提供建议参考

　　ChatGPT在临床实验环节的应用

　　背景：存在因患者隐瞒病史、筛选标准主观、招募宣传告知不充分、受试对象代表性差等复杂因素导致受试者筛选耗时长、成功率及入组率低；临床专家参与度低（通常一人负责十几个项目），投入项目的精力有限，使得缺乏整体流程的规划和安排，研究人员、医生和患者之间脱节；实验持续时间长达数年，受试者坚持记录药物摄入和身体状况的依从性不足，导致研究人员无法收集相应数据以有效指导和监测患者。未来趋势：ChatGPT有望结合现有技术及算法打造“一体化数字管理平台”，打通患者招募、试验设计、受试者管理以及结果数据分析全流程，尽可能减少人为流程产生的错漏。

　　ChatGPT在生产销售环节的应用

　　背景：部分医药代表由于缺乏足够的专业性，与医生间的信任感较难建立，且无法通过给医生赋能（传递前沿医药知识）来提高客户粘性；医药代表线下推广效率较低，通过实地拜访、参加学术交流活动方式获客的时间成本较高，且无法保证对医生的及时反馈；药品定价涉及到众多复杂因素的考量如产品成本、竞品情况、消费者价格敏感度、企业的社会责任等，稍有不慎则易产生较大负面市场影响。未来趋势：ChatGPT有望逐步替代医药代表，通过更丰富的专业知识、与医生更高频的沟通、更加合规的语言内容来快速捕捉医生的临床用药需求，提高客户转化率，并节省药企大量的销售费用支出。同时，ChatGPT可利用已掌握的海量市场信息和出色的建模能力，服务药企精准定价。