ChatGPT 在醫學生問診教學中的應用可行性研究

孫康妮，柳佳良

（1.濰坊市益都中心醫院，山東 濰坊 262500；2.濰坊護理職業學院，山東 濰坊 262500）

醫學生的問診教學是醫學教育中的重要組成部分。問診是獲取患者病史信息和診斷疾病的關鍵步驟。因此，醫學生需要掌握良好的問診技能，以確保能夠有效地與患者溝通并準確地診斷疾病[1-2]。然而，傳統的醫學生問診教學存在一些問題，例如患者資源有限、實踐機會不足等[3-4]。ChatGPT 是一種生成式人工智能，它能夠學習并模擬人類的對話方式，生成符合語法和語義規則的文本，這項技術已廣泛應用于人工客服、互聯網在線問診服務平臺等[5]。本研究旨在探討ChatGPT 在醫學生問診教學中應用的可行性，探索一種新的醫學生問診教學模式，通過虛擬患者與醫學生進行模擬對話，提高醫學生的問診技能和診斷水平。

1 醫學生問診教學存在的問題

傳統的醫學生問診教學中存在一些問題，可能會影響醫學生的問診技能和診斷水平，從而影響患者的診療質量。

1.1 患者資源有限

醫學生需要與患者進行實踐性的問診操作，但日常教學中患者資源有限，主要采用問診模擬人和標準化病人，然而問診模擬人數量不足以開展一對一的問診教學，且存在對話生硬、理解和表達能力差等問題，只能根據預設問題進行對話。另外，因標準化病人培訓費時、成本較高、病種數少等，其也難滿足問診教學的需求[6]。

1.2 實踐機會不足

醫學專業技能需要大量時間進行練習和積累，為保持較高的能力水平，醫學生需要定期、持續、反復地進行實踐。然而，在現實中，由于學業繁重，醫學生在日常教學中的實踐機會有限，實訓時間不足。在見習環節，由于患者對醫學生不夠信任，拒絕醫學生為其操作，使醫學生與患者的接觸機會進一步減少，從而影響了問診教學效果。

1.3 缺乏有效反饋

傳統問診教學由于缺乏及時、全面和客觀的反饋機制，導致教師難以充分了解醫學生的問診情況。模擬人、標準化病人等教學方式均存在一定局限性，無法為醫學生提供充分有效的反饋，進而影響醫學生問診技能的提升。例如，問診模擬人缺乏語義理解能力，只能抓取關鍵詞進行預設反饋[7]；標準化病人無法完全模擬患者的癥狀、體征和反應，還會因自身經驗、偏見和態度等導致反饋存在一定的主觀性和局限性[8]。

1.4 教學資源不足

提高問診教學質量，有必要構建一個既豐富又及時更新的問診教學資源庫。資源庫不僅要包含數量充足的案例，還要保證教學內容的針對性和實用性。然而盡管目前已編制了一些問診教學案例，但是這些案例針對性和實用性不強。首先，現有的案例數量較少，無法滿足醫學生在臨床實踐中對問診技能學習的需求。其次，教學資源的更新速度過慢，部分內容甚至已經與臨床實際脫節，這使醫學生在學習過程中難以接觸最新的臨床知識和技能。

1.5 教學評價體系不完善

現有的問診教學評價主要依賴于教師的主觀評價，模擬人和問診系統主要通過抓取學生問診詞語進行評價，容易造成評價結果不客觀、不準確。此外，問診技能的評價標準不夠明確，缺乏具體實施細則，使教學評價容易出現偏差[9]。

2 ChatGPT 概述

2.1 定義

生成式人工智能是一種人工智能技術（AI），它可以生成內容、解決問題或執行任務。這類技術通常利用深度學習方法（如神經網絡模型）來實現，并且能夠自動生成文本、圖像、音頻等多種形式的輸出。生成式AI 廣泛應用于自然語言處理、計算機視覺和其他領域。ChatGPT 是一款基于生成式預訓練Transformer（GPT）模型的聊天機器人，由OpenAI 公司開發。GPT 模型是一種生成式人工智能技術，通過大量數據進行訓練，從而學會理解和生成自然語言，GPT 模型的開放式API（應用程序接口）使其在多個實際應用場景中得以驗證，包括聊天機器人、自動寫作、智能問答等。ChatGPT 在GPT 模型的基礎上進行了進一步優化和微調，使其具備更強的對話生成能力，能與用戶進行自然、流暢的交流[10]。

2.2 功能特點

2.2.1 強大的文本理解和生成能力ChatGPT 通過大規模數據訓練，具備對復雜語言結構、含義和情感的深層次理解，可以根據輸入條件自動生成符合要求的文本內容，甚至能夠進行創新性寫作。

2.2.2 高度靈活和可擴展性ChatGPT 具有較強的通用性，可以適應多種任務場景和需求。例如，在問答系統、機器翻譯、文本摘要等領域均收到了良好效果。此外，模型還可通過調整參數、微調技術等方式實現定制化訓練，以滿足不同用戶的需求。

2.2.3 實時響應與交互性ChatGPT 支持實時計算和交互，能夠快速響應用戶請求并生成相應結果。這一特點為模型的在線應用提供了便利條件，可實現與用戶的自然對話和協同工作。

2.2.4 模型優化和升級容易ChatGPT 的優化和升級相對容易，可以通過增加訓練數據、改進模型結構等方式提高性能。此外，還可以使用遷移學習、聯邦學習等技術，將已有模型遷移到新任務上，從而實現快速部署和效果提升。

2.2.5 增強用戶體驗和效率ChatGPT 能夠根據具體任務需求生成精準、全面的結果，這使其在增強用戶體驗和效率方面具有顯著優勢。例如，在搜索引擎中應用生成式AI 可以提供更準確的搜索結果，在智能客服中可以更快地解決用戶問題[11]。

3 醫學生問診教學中應用ChatGPT 的可行性

3.1 ChatGPT 在醫學生問診教學中應用的教學方法可行性

首先，ChatGPT 可以在醫學生問診教學中扮演角色，并通過對話的方式來進行問診示范和指導。這種交互式的教學方式可以提高教學效率和醫學生學習興趣，使其更加主動地參與教學，有效促進學習效果的提高[12]。其次，ChatGPT 具有精準理解和回答問題的能力，可以針對不同的病情和病歷信息，給出科學而專業的診斷建議[13]。這種個性化的教學方式可以更好地滿足醫學生的學習需求，提高其診斷能力和臨床素養。再其次，ChatGPT 可以通過對話的方式進行反饋和評估，幫助醫學生了解自己的不足之處并積極改進。這種實時、個性化的反饋方式可以更好地激發醫學生的學習興趣和動力，建立有效的教學關系。最后，ChatGPT 可以借助數據分析，對醫學生的學習狀態和行為進行監測和分析，幫助教師了解醫學生的學習情況和需要，從而更好地進行教學設計和個性化指導[14]。ChatGPT 與傳統教學方法相比，具有以下優勢：一是真正實現隨時隨地學習，不受時間、地點和資源限制，只需要打開問診系統，醫學生就可以隨時隨地利用ChatGPT 進行交互式學習。二是實現個性化學習，ChatGPT 可以根據醫學生學習能力和互動效果，提供個性化的學習內容和建議，幫助其更好地理解和掌握問診知識。三是使用ChatGPT 學習可以增加學習的趣味性，激發醫學生學習的熱情。同時，ChatGPT 還能根據醫學生的反饋和問題，提供針對性的答案、建議以及相關知識點和最新醫學知識，促進醫學生學習效果的提高。總的來說，ChatGPT 作為一種多媒體交互方式，能夠為醫學生提供更加便捷、有效的學習方式[15]。

3.2 ChatGPT 在醫學生問診教學中應用的技術可行性

在將ChatGPT 應用于醫學生問診教學時，需要綜合考慮技術、教學和倫理等多個方面的問題。首先，數據的質量和數量影響模型的準確性和可靠性，因此需要收集和整理大量高質量的醫學問診語料，建立語料庫，為確保ChatGPT 的醫學數據充足、高質量且具有代表性，需要從權威數據庫和專業出版物中收集大量醫學文獻，并在整理過程中對數據進行清洗和標注，對患者姓名、聯系方式等隱私信息進行匿名化處理。其次，不同的模型具有不同的特點和適用范圍，需要根據具體教學需求選擇適合的模型，并進行有效的訓練和優化。再其次，需要對模型進行有效的評估和驗證，以確保其準確性和可靠性，這需要有臨床專家的參與，制訂評估標準，充分評估并驗證應用效果[16]。同時，還需要對模型進行有效的監控和維護，遵守相關法律法規，采取嚴格的數據安全策略，如使用加密技術、設置訪問權限等，防止數據泄露，針對敏感信息，可以采用去標識化處理，保護患者隱私，以確保其穩定性和可靠性。最后，需要對教學效果進行有效的評估和反饋，以了解醫學生的學習情況和教學效果，并及時對教學進行調整和優化。通過以上分析，應用ChatGPT 進行醫學生問診教學在可行性和可靠性方面具有較大的潛力。然而，在實際操作過程中，需不斷調整和完善各個環節，以確保該技術能夠真正為醫學生問診教學提供有效支持。

3.3 ChatGPT 在醫學生問診教學中應用的倫理可行性

ChatGPT 在醫學生問診教學中應用具有廣闊的前景，但同時也需要審慎評估其倫理可行性。（1）從數據隱私與保護的角度考慮，采用此類技術可能導致敏感信息泄漏。因此，在利用ChatGPT 模擬病例時，需要制定嚴格的數據管理和保護政策，確保合規性和安全性。例如，可以采用數據脫敏處理和加密存儲等措施來保護患者的隱私信息。此類智能學習系統為全面提高評估效能會收集學生學業水平、興趣愛好、學習習慣等信息，尤其是高校學生敏感、復雜的個人信息，因而存在過度收集和泄漏擴散的風險[17]。（2）從學生權益與尊嚴的角度分析，需要確保在利用ChatGPT 模擬病例時，充分尊重患者的形象和體驗，同時也要注意生成內容不會影響醫學生的倫理道德。因此，在設計病例時要避免使用刻板印象和歧視性語言，以便醫學生在提高診斷能力的同時，培養良好的人文關懷精神。此外，教育工作者需關注醫學生個人發展和心理健康，防止過度依賴信息技術，確保醫學生在面對真實患者時具備適應能力[18]。（3）從風險與效果平衡的角度分析，盡管ChatGPT 有助于提高醫學教育質量，但是仍存在誤導醫學生的潛在風險。因此，在運用該技術時，必須密切監控其準確性和可靠性，并對教學效果進行定期評估。同時，結合傳統示教、實踐操作等多元化教學方法，以提高整體教學質量，并使學生認識到技術并不能替代實際的臨床經驗。（4）在公平性與普惠性方面，需關注資源分配問題[19]。在推廣ChatGPT 時，應避免加劇地區和人群之間的差距，特別是對那些無法承擔昂貴費用的低收入群體。政府和有關機構應積極推動技術公益化，營造包容的醫學教育氛圍，確保每個人都能享受這項先進技術所帶來的便利。（5）從道德取向與價值觀角度審視，在關注技術發展的同時，還要重視人文關懷和醫者仁心。引導醫學生以患者為中心，將科技發展與道德責任相結合，在追求技術創新的同時，堅守醫學倫理原則[20]。只有在秉持人文關懷和科技創新相結合的理念下，才能實現醫學生問診教學的倫理可行性，為醫學教育帶來更美好的未來。

3.4 ChatGPT 在醫學生問診教學中應用存在的不足

盡管ChatGPT 在醫學生問診教學中應用具有諸多優點，但是也存在一些不足之處。首先，ChatGPT 無法替代真實的醫療場景，醫學生可能無法真正體驗到實際操作時的復雜性和挑戰性，尤其是與人交流時的情緒化表達和緊迫性等。其次，Chat-GPT 的安全性、準確性和可靠性也存在一定局限，可能會出現誤導醫學生的信息或答案，甚至數據安全問題[21]。最后，一些醫學生可能會對ChatGPT 的使用感到不適應或不習慣，不知如何提出有效問題，需要一定的適應時間。因此，在使用ChatGPT 進行醫學生問診教學時，需要注意這些不足之處，采取相應的措施加以解決和規避。

4 ChatGPT 在醫學生問診教學中的應用路徑

4.1 建立醫學問診語料庫

語料庫是訓練ChatGPT 或GPT 類模型的數據源，是讓系統學習專業知識、建立案例庫的基礎。首先，通過各種途徑收集醫學問診語料，例如醫院門診、醫學期刊、醫學數據庫、問診技能評價表等，語料可以包括各種真實的醫學場景的病歷、問診對話、體格檢查等。其次，整理醫學問診語料，對收集的醫學問診語料進行整理和分類，例如按病癥分類、按臨床技能等分類，并對語料進行標注，例如標注個人信息、主訴、癥狀、體征、用藥史、家族史等，方便后續使用和處理，去除重復、錯誤和不合適的內容，保護患者隱私和醫生隱私，去除敏感信息和個人信息。最后，建立醫學問診語料庫，將整理和清洗后的醫學問診語料存儲到數據庫中，語料庫可以根據需要定期進行更新和維護，以確保語料的時效性和有效性。

4.2 訓練問診患者模型

建立的醫學問診語料庫作為訓練數據，使用ChatGPT 進行訓練，根據教學目標和問診場景進行模型構建。對收集和整理的醫學問診語料進行預處理，將處理后的數據劃分為訓練集、驗證集和測試集。將數據輸入模型中，進行模型訓練。在訓練過程中，要根據系統反饋不斷調整模型參數，對模型進行監控和調試，解決訓練過程中出現的問題，以獲得更好的性能。使用測試集對訓練后的模型進行評估，包括準確率、召回率等。根據評估結果進行模型的調整和優化，將訓練好的模型上傳教學平臺供學生使用。在使用過程中，可以根據學生的反饋和表現進行調整和優化[22]。

4.3 構建虛擬患者

根據教學目標和問診場景，設計虛擬患者的基本信息，包括年齡、性別、病史等，可根據需要設計虛擬患者的情緒狀態，增加交流真實性和問診難度。將虛擬患者信息提供給問診系統，讓其閱讀，并告知其“請閱讀以下資料，閱讀完畢后，扮演患者張三，與提問者對話時不能使用醫學專業術語”。

4.4 醫學生模擬問診

醫學生使用虛擬問診系統進行模擬對話。在對話中，醫學生需要使用各種問診流程和問診技巧與模擬患者進行對話，以詳細了解和記錄患者的身體狀況。醫學生可以隨時中止或重新開始問診，也可以要求系統提供指導和幫助，以不斷提高臨床思維能力和問診技巧，系統可以實時記錄醫學生的問診表現作為評價依據。

4.5 評估和反饋

在模擬對話過程中，系統可以記錄醫學生的提問和回答，并根據問診評估標準，包括病史詢問、初步診斷、問診時間、人文關懷等，對醫學生的問診表現進行評估和反饋，且能提出改進建議。教師根據醫學生的問診記錄表和系統問診記錄，對其的問診過程和結果進行反饋和指導。

4.6 教學總結和改進

教師收集醫學生反饋、系統反饋和醫學生最終成績，根據評估和反饋結果，教師可以進行教學總結和教學方法改進，包括如何提高人機對話效率、如何提高教學效果和方式、如何完善問診系統設計，以更好地滿足教學需求。

5 結語

總體來說，ChatGPT 在醫學生問診教學中應用具有較高的可行性，醫學生可以模擬真實的問診場景，獲取豐富的教學資源，提高問診技能和積累實踐經驗。但也存在無法完全替代真實的醫療場景，準確性和可靠性存在局限等問題。因此，在使用ChatGPT 進行醫學生問診教學時，需要謹慎考慮其應用場景和教學目標，采取相應的措施彌補不足之處，以提高教學效果。