ChatGPT 在医学生问诊教学中的应用可行性研究

孙康妮，柳佳良

（1.潍坊市益都中心医院，山东 潍坊 262500；2.潍坊护理职业学院，山东 潍坊 262500）

医学生的问诊教学是医学教育中的重要组成部分。问诊是获取患者病史信息和诊断疾病的关键步骤。因此，医学生需要掌握良好的问诊技能，以确保能够有效地与患者沟通并准确地诊断疾病[1-2]。然而，传统的医学生问诊教学存在一些问题，例如患者资源有限、实践机会不足等[3-4]。ChatGPT 是一种生成式人工智能，它能够学习并模拟人类的对话方式，生成符合语法和语义规则的文本，这项技术已广泛应用于人工客服、互联网在线问诊服务平台等[5]。本研究旨在探讨ChatGPT 在医学生问诊教学中应用的可行性，探索一种新的医学生问诊教学模式，通过虚拟患者与医学生进行模拟对话，提高医学生的问诊技能和诊断水平。

1 医学生问诊教学存在的问题

传统的医学生问诊教学中存在一些问题，可能会影响医学生的问诊技能和诊断水平，从而影响患者的诊疗质量。

1.1 患者资源有限

医学生需要与患者进行实践性的问诊操作，但日常教学中患者资源有限，主要采用问诊模拟人和标准化病人，然而问诊模拟人数量不足以开展一对一的问诊教学，且存在对话生硬、理解和表达能力差等问题，只能根据预设问题进行对话。另外，因标准化病人培训费时、成本较高、病种数少等，其也难满足问诊教学的需求[6]。

1.2 实践机会不足

医学专业技能需要大量时间进行练习和积累，为保持较高的能力水平，医学生需要定期、持续、反复地进行实践。然而，在现实中，由于学业繁重，医学生在日常教学中的实践机会有限，实训时间不足。在见习环节，由于患者对医学生不够信任，拒绝医学生为其操作，使医学生与患者的接触机会进一步减少，从而影响了问诊教学效果。

1.3 缺乏有效反馈

传统问诊教学由于缺乏及时、全面和客观的反馈机制，导致教师难以充分了解医学生的问诊情况。模拟人、标准化病人等教学方式均存在一定局限性，无法为医学生提供充分有效的反馈，进而影响医学生问诊技能的提升。例如，问诊模拟人缺乏语义理解能力，只能抓取关键词进行预设反馈[7]；标准化病人无法完全模拟患者的症状、体征和反应，还会因自身经验、偏见和态度等导致反馈存在一定的主观性和局限性[8]。

1.4 教学资源不足

提高问诊教学质量，有必要构建一个既丰富又及时更新的问诊教学资源库。资源库不仅要包含数量充足的案例，还要保证教学内容的针对性和实用性。然而尽管目前已编制了一些问诊教学案例，但是这些案例针对性和实用性不强。首先，现有的案例数量较少，无法满足医学生在临床实践中对问诊技能学习的需求。其次，教学资源的更新速度过慢，部分内容甚至已经与临床实际脱节，这使医学生在学习过程中难以接触最新的临床知识和技能。

1.5 教学评价体系不完善

现有的问诊教学评价主要依赖于教师的主观评价，模拟人和问诊系统主要通过抓取学生问诊词语进行评价，容易造成评价结果不客观、不准确。此外，问诊技能的评价标准不够明确，缺乏具体实施细则，使教学评价容易出现偏差[9]。

2 ChatGPT 概述

2.1 定义

生成式人工智能是一种人工智能技术（AI），它可以生成内容、解决问题或执行任务。这类技术通常利用深度学习方法（如神经网络模型）来实现，并且能够自动生成文本、图像、音频等多种形式的输出。生成式AI 广泛应用于自然语言处理、计算机视觉和其他领域。ChatGPT 是一款基于生成式预训练Transformer（GPT）模型的聊天机器人，由OpenAI 公司开发。GPT 模型是一种生成式人工智能技术，通过大量数据进行训练，从而学会理解和生成自然语言，GPT 模型的开放式API（应用程序接口）使其在多个实际应用场景中得以验证，包括聊天机器人、自动写作、智能问答等。ChatGPT 在GPT 模型的基础上进行了进一步优化和微调，使其具备更强的对话生成能力，能与用户进行自然、流畅的交流[10]。

2.2 功能特点

2.2.1 强大的文本理解和生成能力ChatGPT 通过大规模数据训练，具备对复杂语言结构、含义和情感的深层次理解，可以根据输入条件自动生成符合要求的文本内容，甚至能够进行创新性写作。

2.2.2 高度灵活和可扩展性ChatGPT 具有较强的通用性，可以适应多种任务场景和需求。例如，在问答系统、机器翻译、文本摘要等领域均收到了良好效果。此外，模型还可通过调整参数、微调技术等方式实现定制化训练，以满足不同用户的需求。

2.2.3 实时响应与交互性ChatGPT 支持实时计算和交互，能够快速响应用户请求并生成相应结果。这一特点为模型的在线应用提供了便利条件，可实现与用户的自然对话和协同工作。

2.2.4 模型优化和升级容易ChatGPT 的优化和升级相对容易，可以通过增加训练数据、改进模型结构等方式提高性能。此外，还可以使用迁移学习、联邦学习等技术，将已有模型迁移到新任务上，从而实现快速部署和效果提升。

2.2.5 增强用户体验和效率ChatGPT 能够根据具体任务需求生成精准、全面的结果，这使其在增强用户体验和效率方面具有显著优势。例如，在搜索引擎中应用生成式AI 可以提供更准确的搜索结果，在智能客服中可以更快地解决用户问题[11]。

3 医学生问诊教学中应用ChatGPT 的可行性

3.1 ChatGPT 在医学生问诊教学中应用的教学方法可行性

首先，ChatGPT 可以在医学生问诊教学中扮演角色，并通过对话的方式来进行问诊示范和指导。这种交互式的教学方式可以提高教学效率和医学生学习兴趣，使其更加主动地参与教学，有效促进学习效果的提高[12]。其次，ChatGPT 具有精准理解和回答问题的能力，可以针对不同的病情和病历信息，给出科学而专业的诊断建议[13]。这种个性化的教学方式可以更好地满足医学生的学习需求，提高其诊断能力和临床素养。再其次，ChatGPT 可以通过对话的方式进行反馈和评估，帮助医学生了解自己的不足之处并积极改进。这种实时、个性化的反馈方式可以更好地激发医学生的学习兴趣和动力，建立有效的教学关系。最后，ChatGPT 可以借助数据分析，对医学生的学习状态和行为进行监测和分析，帮助教师了解医学生的学习情况和需要，从而更好地进行教学设计和个性化指导[14]。ChatGPT 与传统教学方法相比，具有以下优势：一是真正实现随时随地学习，不受时间、地点和资源限制，只需要打开问诊系统，医学生就可以随时随地利用ChatGPT 进行交互式学习。二是实现个性化学习，ChatGPT 可以根据医学生学习能力和互动效果，提供个性化的学习内容和建议，帮助其更好地理解和掌握问诊知识。三是使用ChatGPT 学习可以增加学习的趣味性，激发医学生学习的热情。同时，ChatGPT 还能根据医学生的反馈和问题，提供针对性的答案、建议以及相关知识点和最新医学知识，促进医学生学习效果的提高。总的来说，ChatGPT 作为一种多媒体交互方式，能够为医学生提供更加便捷、有效的学习方式[15]。

3.2 ChatGPT 在医学生问诊教学中应用的技术可行性

在将ChatGPT 应用于医学生问诊教学时，需要综合考虑技术、教学和伦理等多个方面的问题。首先，数据的质量和数量影响模型的准确性和可靠性，因此需要收集和整理大量高质量的医学问诊语料，建立语料库，为确保ChatGPT 的医学数据充足、高质量且具有代表性，需要从权威数据库和专业出版物中收集大量医学文献，并在整理过程中对数据进行清洗和标注，对患者姓名、联系方式等隐私信息进行匿名化处理。其次，不同的模型具有不同的特点和适用范围，需要根据具体教学需求选择适合的模型，并进行有效的训练和优化。再其次，需要对模型进行有效的评估和验证，以确保其准确性和可靠性，这需要有临床专家的参与，制订评估标准，充分评估并验证应用效果[16]。同时，还需要对模型进行有效的监控和维护，遵守相关法律法规，采取严格的数据安全策略，如使用加密技术、设置访问权限等，防止数据泄露，针对敏感信息，可以采用去标识化处理，保护患者隐私，以确保其稳定性和可靠性。最后，需要对教学效果进行有效的评估和反馈，以了解医学生的学习情况和教学效果，并及时对教学进行调整和优化。通过以上分析，应用ChatGPT 进行医学生问诊教学在可行性和可靠性方面具有较大的潜力。然而，在实际操作过程中，需不断调整和完善各个环节，以确保该技术能够真正为医学生问诊教学提供有效支持。

3.3 ChatGPT 在医学生问诊教学中应用的伦理可行性

ChatGPT 在医学生问诊教学中应用具有广阔的前景，但同时也需要审慎评估其伦理可行性。（1）从数据隐私与保护的角度考虑，采用此类技术可能导致敏感信息泄漏。因此，在利用ChatGPT 模拟病例时，需要制定严格的数据管理和保护政策，确保合规性和安全性。例如，可以采用数据脱敏处理和加密存储等措施来保护患者的隐私信息。此类智能学习系统为全面提高评估效能会收集学生学业水平、兴趣爱好、学习习惯等信息，尤其是高校学生敏感、复杂的个人信息，因而存在过度收集和泄漏扩散的风险[17]。（2）从学生权益与尊严的角度分析，需要确保在利用ChatGPT 模拟病例时，充分尊重患者的形象和体验，同时也要注意生成内容不会影响医学生的伦理道德。因此，在设计病例时要避免使用刻板印象和歧视性语言，以便医学生在提高诊断能力的同时，培养良好的人文关怀精神。此外，教育工作者需关注医学生个人发展和心理健康，防止过度依赖信息技术，确保医学生在面对真实患者时具备适应能力[18]。（3）从风险与效果平衡的角度分析，尽管ChatGPT 有助于提高医学教育质量，但是仍存在误导医学生的潜在风险。因此，在运用该技术时，必须密切监控其准确性和可靠性，并对教学效果进行定期评估。同时，结合传统示教、实践操作等多元化教学方法，以提高整体教学质量，并使学生认识到技术并不能替代实际的临床经验。（4）在公平性与普惠性方面，需关注资源分配问题[19]。在推广ChatGPT 时，应避免加剧地区和人群之间的差距，特别是对那些无法承担昂贵费用的低收入群体。政府和有关机构应积极推动技术公益化，营造包容的医学教育氛围，确保每个人都能享受这项先进技术所带来的便利。（5）从道德取向与价值观角度审视，在关注技术发展的同时，还要重视人文关怀和医者仁心。引导医学生以患者为中心，将科技发展与道德责任相结合，在追求技术创新的同时，坚守医学伦理原则[20]。只有在秉持人文关怀和科技创新相结合的理念下，才能实现医学生问诊教学的伦理可行性，为医学教育带来更美好的未来。

3.4 ChatGPT 在医学生问诊教学中应用存在的不足

尽管ChatGPT 在医学生问诊教学中应用具有诸多优点，但是也存在一些不足之处。首先，ChatGPT 无法替代真实的医疗场景，医学生可能无法真正体验到实际操作时的复杂性和挑战性，尤其是与人交流时的情绪化表达和紧迫性等。其次，Chat-GPT 的安全性、准确性和可靠性也存在一定局限，可能会出现误导医学生的信息或答案，甚至数据安全问题[21]。最后，一些医学生可能会对ChatGPT 的使用感到不适应或不习惯，不知如何提出有效问题，需要一定的适应时间。因此，在使用ChatGPT 进行医学生问诊教学时，需要注意这些不足之处，采取相应的措施加以解决和规避。

4 ChatGPT 在医学生问诊教学中的应用路径

4.1 建立医学问诊语料库

语料库是训练ChatGPT 或GPT 类模型的数据源，是让系统学习专业知识、建立案例库的基础。首先，通过各种途径收集医学问诊语料，例如医院门诊、医学期刊、医学数据库、问诊技能评价表等，语料可以包括各种真实的医学场景的病历、问诊对话、体格检查等。其次，整理医学问诊语料，对收集的医学问诊语料进行整理和分类，例如按病症分类、按临床技能等分类，并对语料进行标注，例如标注个人信息、主诉、症状、体征、用药史、家族史等，方便后续使用和处理，去除重复、错误和不合适的内容，保护患者隐私和医生隐私，去除敏感信息和个人信息。最后，建立医学问诊语料库，将整理和清洗后的医学问诊语料存储到数据库中，语料库可以根据需要定期进行更新和维护，以确保语料的时效性和有效性。

4.2 训练问诊患者模型

建立的医学问诊语料库作为训练数据，使用ChatGPT 进行训练，根据教学目标和问诊场景进行模型构建。对收集和整理的医学问诊语料进行预处理，将处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集。将数据输入模型中，进行模型训练。在训练过程中，要根据系统反馈不断调整模型参数，对模型进行监控和调试，解决训练过程中出现的问题，以获得更好的性能。使用测试集对训练后的模型进行评估，包括准确率、召回率等。根据评估结果进行模型的调整和优化，将训练好的模型上传教学平台供学生使用。在使用过程中，可以根据学生的反馈和表现进行调整和优化[22]。

4.3 构建虚拟患者

根据教学目标和问诊场景，设计虚拟患者的基本信息，包括年龄、性别、病史等，可根据需要设计虚拟患者的情绪状态，增加交流真实性和问诊难度。将虚拟患者信息提供给问诊系统，让其阅读，并告知其“请阅读以下资料，阅读完毕后，扮演患者张三，与提问者对话时不能使用医学专业术语”。

4.4 医学生模拟问诊

医学生使用虚拟问诊系统进行模拟对话。在对话中，医学生需要使用各种问诊流程和问诊技巧与模拟患者进行对话，以详细了解和记录患者的身体状况。医学生可以随时中止或重新开始问诊，也可以要求系统提供指导和帮助，以不断提高临床思维能力和问诊技巧，系统可以实时记录医学生的问诊表现作为评价依据。

4.5 评估和反馈

在模拟对话过程中，系统可以记录医学生的提问和回答，并根据问诊评估标准，包括病史询问、初步诊断、问诊时间、人文关怀等，对医学生的问诊表现进行评估和反馈，且能提出改进建议。教师根据医学生的问诊记录表和系统问诊记录，对其的问诊过程和结果进行反馈和指导。

4.6 教学总结和改进

教师收集医学生反馈、系统反馈和医学生最终成绩，根据评估和反馈结果，教师可以进行教学总结和教学方法改进，包括如何提高人机对话效率、如何提高教学效果和方式、如何完善问诊系统设计，以更好地满足教学需求。

5 结语

总体来说，ChatGPT 在医学生问诊教学中应用具有较高的可行性，医学生可以模拟真实的问诊场景，获取丰富的教学资源，提高问诊技能和积累实践经验。但也存在无法完全替代真实的医疗场景，准确性和可靠性存在局限等问题。因此，在使用ChatGPT 进行医学生问诊教学时，需要谨慎考虑其应用场景和教学目标，采取相应的措施弥补不足之处，以提高教学效果。