從兩年前ChatGPT橫空出世到當前DeepSeek爆火，關(guān)于AI讓醫(yī)生下崗的說法不絕于耳。實際上，這就是個偽命題。醫(yī)療是一個十分復(fù)雜的體系，先不談手術(shù)、針灸這些實體治療手段，不可能按照ChatGPT給出的方案對著鏡子給自己開膛破肚吧。單就診斷而言，中醫(yī)有望聞問切，西醫(yī)有視觸扣聽，也就是問診與查體，查體包括實驗醫(yī)學、影像醫(yī)學，還有內(nèi)窺鏡、心電圖等等以及中醫(yī)的把脈看舌頭。當然，診斷一定有個醫(yī)生的思辨過程，中醫(yī)叫做辨證。ChatGPT、DeepSeek這些經(jīng)過大數(shù)據(jù)訓練出來的大模型其思辨水平肯定遠遠在絕大部分個體醫(yī)生之上，畢竟人腦能夠接觸、學習、記憶和掌握的醫(yī)學知識與計算機存取的數(shù)據(jù)量是不可同日而語，人腦的思維能力與電腦的計算能力相比也是望塵莫及。所謂訓練大模型，就是讓電腦將所有能夠找得到的電子版書籍、文獻、網(wǎng)頁都學習一遍，肯定是過目不忘。之所以能讓大家佩服得五體投地，就是因為他讀的書多嘛。秀才不出門，盡知天下事，但就論查體這一領(lǐng)域，ChatGPT、DeepSeek完全是無能為力。
（AI讓中醫(yī)變簡單）
查體是將物理的存在（真實現(xiàn)實）轉(zhuǎn)化為數(shù)字化的信息，就連脈搏跳動的次數(shù)，舌頭的顏色這些最簡單的客觀存在，ChatGPT都無法甄別。ChatGPT、DeepSeek是基于自然語言處理和深度學習技術(shù)，僅能接收自然語言文本并進行分析和處理，將用戶問題轉(zhuǎn)化為模型能夠接收的輸入，根據(jù)輸入結(jié)合預(yù)訓練的知識庫模型，準確理解用戶問題，通過概率計算下一個詞或句子，生成新的理解，不斷重復(fù)此過程，從而形成對用戶問題的回答。種瓜得瓜，種豆得豆，回復(fù)的正確程度完全歸因于輸入信息的有效性，是一種被動模式，而醫(yī)療診斷需要像刑偵破案一樣抽絲剝繭，是主動模式。醫(yī)學指標林林總總，做什么檢查需要醫(yī)生按照情況決定，不可能每次看病都把所有的檢查做一遍吧，恐怕血都要被抽干。就算是問診，貌似ChatGPT、DeepSeek這類語言模型在問這點上應(yīng)該是沒有問題吧，實際并非如此，因為問什么問題也十分有講究，計算機可以不厭其煩問上幾個小時，恐怕用戶早就崩潰了，何況ChatGPT也沒問哪，都是用戶問。DeepSeek的思考和建議對專業(yè)醫(yī)生更有用，就是因為醫(yī)生在臨床查體與問診之后提出的問題質(zhì)量要高得多。總而言之，DeepSeek有助于看病的思辨過程，但是無法獨立看病，因為它既不能查體，也不擅長問診，也就是無法主動識別并采集人體物理數(shù)據(jù)。
（發(fā)揚中醫(yī)能讓老百姓省點看病錢）
實際上，AI的范疇遠遠大于ChatGPT、DeepSeek這類語言模型，智能駕駛就是AI。廣義的AI肯定會做得更好，將來肯定會有各種各樣的AI查體工具出現(xiàn)。實際上，全球已經(jīng)有幾十種分析X光、CT、磁共振圖像的軟件獲得了醫(yī)療器械批文。到目前為止，還沒有任何公司能夠做出智能B超，B超的數(shù)據(jù)是在醫(yī)生檢查過程中抽絲剝繭獲取的，是一種不間斷的主動變換與多次交互，與開車的復(fù)雜程度極為相似，可以預(yù)見，做出智能B超的必定會是研發(fā)智能駕駛的團隊。
各大應(yīng)用市場上有一款A(yù)pp叫做“知醫(yī)”，它就搭載了一個查體系統(tǒng)叫做ChatiSS，是Check and treat intelligent Support System的縮寫，也就是智能輔助診療系統(tǒng)。它能夠自動拍攝舌頭照片并識別其顏色、形態(tài)、芒刺、裂紋和舌苔的厚薄、質(zhì)地等舌診數(shù)據(jù)，配套的知醫(yī)邦脈象儀可以采集脈搏波譜并自動識別其深度、長度、頻率、節(jié)律、寬度、緊度、硬度、流利度、力度和坡度等脈診數(shù)據(jù)。知醫(yī)App的確已經(jīng)給出了辨證結(jié)果和論治方案，但是作為專業(yè)醫(yī)療軟件，過于晦澀難懂。知醫(yī)App已經(jīng)在其出具的電子病案里面接入了DeepSeek，將其查體問診采集的數(shù)據(jù)包括主訴、舌診和脈診一鍵接入DeepSeek深度求索，幫助普通用戶獲取更接地氣，通俗易懂的AI看病結(jié)果，AI讓中醫(yī)變簡單。
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