ChatGPT能给出诊断建议吗？2025年6月临床辅助工具评测
近年来，基于大规模语言模型的临床辅助工具开始进入医疗实践的视野。其中，OpenAI 的 ChatGPT 凭借其自然语言理解和生成能力，吸引了众多医学工作者的关注：它能否为临床诊断提供切实可行的建议？本文将从功能架构、性能评测、应用场景与风险管控四个维度，对“ChatGPT 能否给出诊断建议？”这一问题展开剖析，并对 2025 年 6 月的临床辅助工具评测结果进行解读。
一、功能架构
ChatGPT 的底层是基于 Transformer 的预训练-微调架构。通过海量医学文献和病例数据的微调，它具备了对症状描述、实验室结果乃至影像学报告的文本理解能力。临床医生可通过自然语言对话的方式，向 ChatGPT 询问疾病鉴别诊断、检查项目选择或治疗思路，从而获得结构化的诊疗建议。
二、性能评测
2025 年 6 月，多家独立研究机构针对 ChatGPT 及其它同类系统（如 MedAI、CliniAssist）进行盲测，模型评估指标包括：
- 诊断准确率：在 200 例常见内科和急诊病例中，ChatGPT 的初步诊断正确率达 78%，略低于专科医师的 85% 标准线；
- 检验和影像推荐：在需辅助选择检查项目的场景中，其建议与真实临床路径符合度为 72%；
- 综合评分：基于医生满意度和患者安全性模拟打分，ChatGPT 平均得分 3.9 分（满分 5 分），表现中上。
相比之下，专为医疗设计的 CliniAssist 在诊断准确率（83%）和推荐合规性（78%）方面略优；而通用型模型如 ChatGPT 则在对话流畅性和信息可读性上更占优势。
三、应用场景
- 初筛与分诊：在基层医疗机构或远程问诊场景，ChatGPT 可对患者主诉进行初步分析，辅助医生实现快速分诊，提升工作效率；
- 专家决策辅助：在多学科会诊中，ChatGPT 能快速检索最新指南，并生成对比表格，为专家组提供决策支持；
- 医学教育与培训：模拟病例讨论、考题练习，帮助医学生和住院医师在无风险环境中锻炼诊断思维。
四、风险与管控
尽管性能不断优化，ChatGPT 在临床应用中仍面临以下挑战：
- 数据偏倚：训练数据主要来源于英文文献，对本地化病例与少数人群特征支持不足；
- 法律与伦理：若模型建议导致误诊，责任归属与法律合规性尚在探索；
- 可解释性：“黑箱”特性阻碍医生全面理解模型推理路径，影响信任度。
为此，专家建议在实际应用中，将 ChatGPT 作为“第二意见”工具，必须在资质合规的医疗信息系统中嵌入，且所有建议须由具有执业资格的医生最终审核。
结语
2025 年 6 月的评测显示，ChatGPT 已具备为临床诊断提供参考意见的能力，尤其在对话交互和信息检索方面表现突出。但要真正成为临床决策链中的可靠一环，仍需通过更大规模的本土化数据微调、严格的法规框架建设以及可解释性研究。未来，伴随技术完善与政策落地，ChatGPT 有望在医疗行业扮演更为重要的角色，为医生和患者带来实质性收益。
