大语言模型GPT-4在精神专科智慧医院建设中的应用探析

[摘要]"随着科技的进步，以自然语言处理为代表的人工智能技术快速发展；大语言模型GPT-4的准确性较前几代得到显著提升，应用范围不断扩大。本文从GPT-4技术角度出发，结合国家智慧医院建设相关政策及精神专科医院的重要性，对GPT-4在精神专科智慧医院建设中的智慧医疗、智慧服务、智慧管理3个应用场景进行分析和阐述；并对智慧医院系统架构进行设计；阐述GPT-4在精神专科智慧医院建设中存在的问题，并提出应对策略。

[关键词]"人工智能；大语言模型；GPT-4；智慧医院

[中图分类号]"R319""""""[文献标识码]"A""""[DOI]"10.3969/j.issn.1673-9701.2024.33.017

Application"analysis"of"large"language"model"GPT-4"in"the"construction"of"intelligent"psychiatric"hospitals

LI"Guanhua，"CHI"Rui，"SUN"Siwei，"HE"Yong

Information"Construction"Office，"Peking"University"Sixth"Hospital，"Beijing"100191，"China

[Abstract]"With"the"advancement"of"technology，"artificial"intelligence"technologies"represented"by"natural"language"processing"had"developed"rapidly."Compared"with"previous"generations"of"large"language"models，"the"accuracy"of"GPT-4"had"been"significantly"improved，"and"its"application"scope"continued"to"expand."This"article"started"from"the"perspective"of"GPT-4"technology，"combined"with"relevant"policies"for"the"construction"of"national"smart"hospitals"and"the"importance"of"psychiatric"hospitals，"analyzed"and"elaborated"on"three"application"scenarios"of"GPT-4"in"the"construction"of"smart"hospitals"for"mental"health，"included"smart"healthcare，"smart"service"and"smart"management;"And"designed"the"architectures"of"the"smart"hospital"systems;"Subsequently，"the"problems"of"GPT-4"in"the"construction"of"smart"psychiatric"hospitals"were"elaborated，"and"countermeasures"were"proposed.

[Key"words]"Artificial"intelligence;"Large"language"model;"GPT-4;"Smart"hospital

大语言模型是基于海量数据训练的深度学习模型，可用于自然语言相关任务，向模型输入文本即可返回相应输出[1]。随着训练数据量的增加，模型可更广泛地学习数据的复杂特征和关系，进而更加准确地理解人类语言的含义。数据量越大，模型的泛化能力便越强。

美国人工智能研究公司OpenAI于2018年推出自然语言处理模型，即第一版生成式预训练转换器（generative"pre-trained"transformer，GPT），使用具有1750亿参数的Transformer架构完成自然语言处理任务。2022年，OpenAI对外首次发布基于GPT-3的人工智能大语言模型聊天GPT（ChatGPT）。2024年，OpenAI推出大语言模型GPT-4[2]。GPT-4的出现再一次将大语言模型推至前所未有的高度。与前几代GPT相比，GPT-4可支持多模态交互，支持用户对话过程中使用文本和图像等内容，极大方便用户，更加智能化和人性化[3]。

2014年8月，国家发展和改革委员会等八部委首次提出智慧医院概念[4]。2021年9月，国家卫生健康委和国家中医药管理局联合印发的《公立医院高质量发展促进行动（2021—2025年）》[5]提出将建设电子病历、智慧服务、智慧管理三位一体的智慧医院信息系统，并将完善智慧医院分级评估顶层设计作为4个重点建设行动之一。2022年7月印发的《公立医院高质量发展评价指标（试行）》[6]将智慧医院建设作为公立医院高质量发展评价指标之一，智慧医院建设和发展的重要性日益彰显。中国医院智慧化发展受到国家政策保障[7]。

全球约有10亿人患有精神疾病，以低病死率、高致残率为特点的精神类疾病正在威胁全人类的健康，对精神障碍患者的照顾和关怀至关重要[8-9]。然而，当今社会，公众对精神疾病的了解不够深入，甚至存在歧视精神疾病患者的情况。此类负面做法不仅加重精神疾病患者的心理负担，不利于其自身康复[10]；还会增加照护者的压力和抑郁风险[11]。本文探讨GPT-4在精神专科智慧医院建设中的应用，阐述GPT-4在精神专科智慧医院建设中存在的问题，并提出应对策略。

1""GPT-4在精神专科智慧医院建设中的应用场景

1.1""在智慧医疗方面的应用

1.1.1""病史采集和电子病历生成""在精神科医生给患者提供医疗服务的过程中，撰写电子病历花费医生大量时间。可将GPT-4集成于临床环境中，允许其采取多模态方式从患者主诉、医生语言及医院各系统中获取与患者有关的病史信息，帮助医生撰写电子病历，提高工作效率，减轻医务人员的工作负担。

1.1.2""疾病诊断辅助和合理用药辅助""大语言模型通过分析大量医学文献和患者数据并从医疗报告中提取有关信息协助临床医生做出疾病诊断[12]。结合精神疾病患者在院期间所做的相关检验、检查、治疗及患者电子病历等数据及最新的临床诊断指南和用药指南，借助多模态大模型分析和处理问题，为精神科医生提供合理、准确的诊断和用药建议。对医疗水平欠发达地区和基层医院而言，GPT-4在诊断辅助和用药辅助方面可提供巨大帮助，提升欠发达地区医院和基层医院的医疗水平。

1.1.3""危机预警""在使用大量门诊和急诊的医疗记录进行训练后，GPT-4可快速收集患者的疾病信息并自动转换为结构化模板；再通过分析其生命体征统计数据、临床表现、检查和病史识别高危患者，为精神科医生提供疾病早期预警[13]。

1.1.4""医学教育""中国精神障碍患者（不含阿尔茨海默病患者）的加权患病率为16.6%[14]。截至2021年底，中国精神科医生人数为6.4万，约占同年全国医生总数的1.5%[15]；全国精神科医生数量较2012年增长173%，为中国的精神医疗事业提供坚实的人才保障。精神科医生水平提高的基础在于医学教育。大语言模型的优势在于其能够利用掌握的医学知识数据批阅精神科医学生的作业、分析医学生撰写论文的脉络和词语表达的准确性、检索参考文献、翻译精神医学相关资料，也可提供精神科医学相关考试题目[16-17]。

1.2""在智慧服务方面的应用

1.2.1""医学知识科普""经过大量医学文本信息训练后，大语言模型技术可迅速掌握医学领域各种疾病知识[18]。医院可利用互联网给患者普及疾病、药物及健康主题相关知识。GPT-4技术应用于精神疾病领域可为医护人员节省大量时间，使其能够更专注于患者的治疗和新医疗技术的研究。

1.2.2""患者康复教育""精神疾病患者可向GPT-4咨询治疗方法及药物不良反应等问题。GPT-4可根据患者的医院病史数据，经分析后为患者提供个体化健康咨询、饮食管理、慢性病管理、健康提醒等多方位服务[19]。

1.2.3""情感支持""在接受治疗和康复的过程中，精神疾病患者的心态十分重要，良好的心态更有利于患者康复。人工智能聊天机器人可以对话方式帮助患者减轻焦虑和抑郁症状[20]。GPT-4可与患者交流并根据患者的言语情感做出智能回应，鼓励性语言可使患者放松，减轻其心理负担，提供情感支持，帮助患者以更积极的心态面对疾病。

1.2.4""人工智能导诊""GPT-4可减少精神专科医院对某些类型员工和供应商的需求，降低可变成本，如导诊台、咨询台工作。人工智能机器人可回答精神疾病患者和家属的相关问题，包括告知就诊流程、指引院内路线、推荐就诊科室[21]。对有视觉或听觉障碍的精神疾病患者，GPT-4可将文本翻译成语音、语音翻译成文本、文本翻译成图像、文本翻译成多种语言，供不同需求患者使用。

1.3""在智慧管理方面的应用

1.3.1""资金管理""精神专科医院作为公立医院，既要做好医院的预算、成本、绩效、资金管理，又要兼顾做好国有资产管理。某些精神专科医院存在将医院国有资产对外出租等情况。根据国家相关规定，应将国有资产租金收入列入医院年度财务决算中。由于租金收入占医院事业收入的比例较低，不适宜指派专门财务人员管理租金。但作为国有资产的一部分，管好、用好这笔国有资产又显得尤为重要。对此，GPT-4技术可发挥作用，帮助提高医院资金和资产管理效率，赋能医院发展。

1.3.2""医院资源分配与传染病预防""GPT-4通过对精神专科医院硬件设备进行分析，协助调配医院硬件资源，物尽其用，实现医疗资源利用最大化。精神专科医院作为人流量密集场所，对呼吸道传染性疾病和其他类型的传染性疾病进行传染疾病监测和预防均显得尤为重要。GPT-4可从精神疾病患者病历中获取传染病在院内流行的相关信息，帮助监测疾病在院内的传染趋势和范围，制定应对方案，为后续预防打好坚实基础[22]。

2""精神专科智慧医院系统整体设计

2.1""整体架构

不论是精神科医护人员、精神疾病患者，还是精神专科医院的管理人员均可采用客户机/服务器或浏览器/服务器架构使用GPT-4；除单独开发针对智慧医疗、智慧服务、智慧管理方面的应用外，还可将医院现有系统与其结合应用，同一系统实现多种功能。此方法可有效提高运行效率和资源利用率，减少用户的学习成本。精神专科智慧医院系统整体架构见图1。

2.1.1""智慧医疗端""作为面向精神科医护人员的应用，以提升医护工作质量和效率为目标。GPT-4可集成到临床环境中，从医院信息系统（hospital"information"system，HIS）、电子病历（electronic"medical"record，EMR）和护理信息系统（nursing"information"system，NIS）中获取患者的主诉、治疗、用药、护理、病史信息。从实验室信息系统（laboratory"information"system，LIS）和影像存储与传输系统（picture"archiving"and"communicationsystem，PACS）中获取患者在门诊和住院期间的检验、检查、医学影像信息；同时GPT-4可获取精神疾病方面的科研数据及接入互联网的院外精神疾病数据。将上述所有信息提取、分析、整合可构建GPT-4知识库为智慧医疗端的系统所服务。

智慧医疗端的组成包括医生诊疗辅助系统、电子病历系统、医学知识教育系统、合理用药系统、危机预警系统、智慧急诊平台系统等。

2.1.2""智慧服务端""由智能预分诊系统、健康宣教科普系统、随访康复管理系统、人工智能导诊系统、情感支持对话系统等组成的智慧服务端向精神

疾病患者直接提供服务，以患者为中心，以提升患者就医体验为目标，提升医院的智慧化水平，实现患者就诊前、中、后的一体化全流程服务。GPT-4可从互联网中获取精神方面疾病、药物和健康科普信息；同时结合患者在院期间的病史数据，为患者提供个体化的健康咨询、饮食管理、慢性病管理、健康提醒，健康科普等多方位立体服务。GPT-4可回答精神疾病患者和家属的相关问题，为患者提供情感支持，尤其是对于视听障碍患者。

2.1.3""智慧管理端""GPT-4从EMR中提取精神疾病患者在院期间的传染病相关信息并进行分析处理，协助监测传染病在院内的传染趋势和传染范围。GPT-4可对精神专科医院现有的办公系统、资产管理系统、经营管理系统等医院非业务系统中的信息进行数据挖掘、清洗、整合，获取有用信息，实现医院精细化管理。智慧管理端由资产经营管理系统、资源分配系统、资金管理系统、办公管理系统、传染病预防系统等组成。

2.2""开发技术

目前市面上多个项目的数据库均采用免费数据库SQL"Server。除免费特点外，其还具有兼容性强、可移植性强、支持多线程等优点；且支持JAVA语言的JDBC连接方式。应用层不论是精神科医护人员、患者，还是医院的管理人员均可采用客户机/服务器或浏览器/服务器架构使用智慧医院系统。若使用浏览器/服务器架构则使用HTML5进行网页系统开发；使用客户机/服务器架构则使用Android和IOS系统进行应用程序开发；使用JAVA语言进行电脑客户端程序开发。

3""GPT-4在精神专科智慧医院建设中的问题与对策

3.1""问题

3.1.1""透明度和诚信问题""人工智能在精神疾病诊断过程中的决策是不透明的[23]。对精神专科医学生来说，GPT-4的工作机制是单纯输入和输出。如此缺乏透明度的工作机制使医学生认为，仅靠提供输出的文本无法对患者的诊断提出有效建议。在教育领域，人工智能聊天机器人可向学生提供网上工具、资源和答案，如果学生没有利用好这些资料，便带来抄袭风险[24]。在精神医学领域，医学生可用其写论文、写作业，过度依赖GPT-4给医学生带来抄袭风险的同时，也降低医学生的责任感。

3.1.2""实时性和可靠性问题""医学是不断进步的，GPT-4中的知识可能会跟不上精神科医学的实时变化，无法将最新的医学知识应用到临床疾病辅助诊断中。因此在临床疾病辅助诊断过程中，精神科医生应对GPT-4给出的治疗方案严格把关，GPT-4无法完全代替医生本人的决策。

3.1.3""隐私和伦理问题""大语言模型的使用可增加患者隐私泄露的风险[25]。GPT-4在精神专科医院内使用时易获得精神疾病患者的隐私信息。精神专科医院患者的就诊信息一旦泄露，会给患者和医院带来不良影响。当使用者通过GPT-4搜集患者的病历信息作为科研使用时，则涉及伦理问题。

3.2""对策

3.2.1""推动透明化和诚信教育""对精神科医学生、精神科医生、精神疾病患者而言，GPT-4的决策过程是看不见的。公开模型训练的细节过程，如模型的架构、训练的参数、训练数据量的大小及来源，同时也可引用解释模块；当模型为用户提供决策支持时，可提供与决策相关的解释，让GPT-4模型的工作更加透明。对精神专科医学生进行诚信教育使其树立正确的科技使用观、诚信观，正确对待GPT-4技术所带来的便利。

3.2.2""接入实时数据和增强多模态学习能力""接入实时数据，保证GPT-4可从各方面获取精神疾病相关的各种治疗、用药、科普等信息，保证其回答医生问题的实时性。改进GPT-4模型结构，提高精神疾病训练数据质量，增强其在文字、图片、视频等方面的多模态处理能力。利用以上措施，增加训练数据的广泛性和多样性，可提高模型的泛化能力和可靠性。必要时对GPT-4生成的回答进行人工审核校验，及时修改有问题的回答。

3.2.3""加强隐私保护和伦理审查""国家层面应建立健全精神专科智慧医院隐私保护相关政策与法规。医院层面应制定健全精神专科智慧医院隐私保护相关制度。如GPT-4处理精神疾病患者就医数据时可采用数据脱敏技术，替换患者的敏感信息，保护患者隐私。对GPT-4所参与的精神科科研课题，医院伦理委员会应予以重点关注并做好伦理审查。

4""小结

本文对GPT技术的发展历史进行概述，结合国家在智慧医院建设上的政策和精神专科医院对患者及社会的重要性，分析阐述GPT-4在精神专科智慧医院建设中的智慧医疗、智慧服务、智慧管理3个应用场景的作用；针对GPT-4在这3个场景的应用提出智慧医院的系统整体设计方案；最后对GPT-4在精神专科智慧医院建设上遇到的问题提出应对策略。GPT-4作为新兴技术为精神专科智慧医院建设带来机遇的同时也带来挑战，这需要整个社会的共同努力，力促GPT-4在精神专科智慧医院建设中大有可为。

利益冲突：所有作者均声明不存在利益冲突。

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（收稿日期：2024–07–14）

（修回日期：2024–10–31）