发布仅仅两个月，，用户数据破亿，，，，刚刚过去的情人节，，，有报告称全球 30% 男性在用他写情书，，对于亿万网友来讲，，ChatGPT是一个貌似无所不能的对话机器人，
，，他会整合各种有用的信息，，协助人类完成写代码、、文案创作、、健康咨询等等工作。。

ChatGPT爆火背后是人工智能领域的前沿热点“生成式AI”。。。。所谓生成式AI
，，，
，就是通过各种机器学习方法从数据中学习对象的组件，，，进而生成全新的、、
、完全原创的内容（如文字、、、、图片、、视频）的AI。。

生成式AI强调学习、
、归纳后的创造、、、、推理。。以ChatGPT为代表，
，我们看到了大规模预训练神经网络模型对海量互联网信息解析
、
、总结、
、归纳游刃有余
，，，看到的是一种以千亿参数规模存在的新的知识存储形式，，，
，看到的是多角色多风格的长文本生成表达能力，，，这些智慧的涌现是ChatGPT在深度学习大模型技术、、自然语言处理、、、多模态识别、、大数据技术方面的整体突破。。

作为数字健康产业建设的参与者，，
，我们在震撼关注之余，
，一直在思考ChatGPT在医疗健康行业会有哪些影响，，，，带着问题我们与他进行了交流
。
。。
。

小智：你好，，，如何看待数字健康行业的发展？？

GPT：我认为数字健康行业的发展是一个非常有前景的领域。。
。它可以帮助人们更好地了解和管理自己的健康，，，并且可以提供更多的服务，，比如远程诊断、、、远程护理和远程监护等。。
。。它还可以帮助医疗机构更好地管理患者的病历，，，，提高医疗服务的效率。。。

小智：你觉得，，人工智能在医学领域能发挥哪些作用？
？？

GPT：人工智能在医学领域可以发挥多种作用，
，比如
：1. 帮助医生更准确地诊断疾病；2. 帮助医生更快速地识别病变；3. 帮助医生更有效地管理患者的病历
；4. 帮助医生更准确地预测患者的疾病发展趋势；5. 帮助医生更有效地制定治疗方案；6. 帮助医生更有效地管理药物剂量；7. 帮助医生更有效地监控患者的病情变化
。。
。

行业趋势总结到位，，，我们再问问他在医疗健康方面具体的“疑难杂症”，，，看他怎么回答
。
。。

小智：《狂飙》中高启强的干眼症真的是”绝症”?

GPT：是的
，，，，高启强的干眼症是一种”绝症”，，
，它是一种慢性眼病
，，，可能会导致永久性的视力损失。。
。。

小智：如何预防和治疗?

GPT：预防干眼症的最佳方法是保持眼睛湿润，，，，避免长时间的电脑使用
，，
，定期检查眼睛，，并避免接触有害物质。
。治疗方法包括使用人工泪液，，，
，抗真菌药物，
，，抗炎药物，，抗生素
，，激素，，，以及眼科手术。。。
。

小智：做手术可以完全治愈吗?

不一定，
，眼科手术可以改善眼睛的症状，，，，但不能完全治愈。。。。有时，，，，手术可能会导致更多的问题，，，因此应该在经过充分的评估后再决定是否进行手术。。

关于“干眼症“”
，，我们也请教了专业的医师
，，，医师给出的建议，，，
，干眼症通常是由于泪液的分泌减少或者泪液成分异常导致，
，，，干眼症能否治愈取决于干眼症的不同类型。。
。。对于原发性干眼症：像干燥性综合征的干眼症只能通过治疗进行控制，，属于慢性病。。。。如果是糖尿病、、高血压、、、、免疫性系统疾病导致的干眼症，
，除非这些原发疾病根治，，，否则干眼症也不能根治
。。。对于继发性干眼症：继发性的干眼症是可以通过治疗逐步好转的，
，，只要排除干眼症的病因,保持合理的饮食、、、、合理的作息时间和合理的用眼，
，
，干眼症经过治疗还是可以逐渐好转的。。。

从对话中，，可以看出ChatGPT貌似是一位富有远见且考虑周到的智能助手
，，，但是他给出医疗答案的准确性仍需确认，，，咨询医疗病情还是要慎重。
。

ChatGPT的出圈打开了生成式AI技术的想象空间，，放眼世界，，，我们能看到大量的AI技术正在对医疗健康行业进行革新，，，在识别病变、、、药物发现、、
、辅助诊疗、、、
、提升工作效率和解决医疗资源不均衡等方面赋予了更多可能性。。
。

医学是一门非常严肃的学科，，，从“经验医学”到“循证医学”再到“数字医学”
，，，大数据、、人工智能等技术将进一步助力人类战胜疾病。。。目前
，，，蚁鸣人工智能研究院在医疗健康行业已全面布局。。
。

蚁鸣AI医疗健康大脑基于权威的医学知识库，，，医疗大数据底座，
，采用生物识别、、自然语言处理、
、、、计算机视觉等技术
，，建设智能辅助诊疗系统
、、
、慢病管理系统
、、、智慧医养
、、居民端健康应用，，，，不仅可以提供高可靠ChatGPT版的健康咨询类服务，，还可以根据患者信息，，，，对照医学知识图谱
，，，，为医生推送问诊、、、检查、、评估及鉴别诊断策略，，对于赋能各级医疗机构和基层村卫，
，优质医疗资源下沉具有重要意义。。。

与此同时
，，蚁鸣不断在核心算法
，，数据隐私技术、、知识图谱、、
、
、算力支撑等方面建立了优势体系。
。
。
。医疗健康大脑预模型参数规模达到亿级，
，，学习了海量医疗知识
，，，知识类别覆盖药品、、、疾病
、、检验
、、
、、检查、、、量表、、、文献等，
，，医学知识图谱可循证几十万概念、、百万关系
、、
、
、千种疾病，，
，
，支持图像、、、文本、
、、、语音等多个模态的任务。。。
。

未来，，，，我们希望基于AI医疗健康大脑底座支撑，
，，与行业伙伴们深入合作，
，共同努力，，，，协同创新，，，让机器更懂我们，
，，，让服务更有温度，，，发挥人工智能引领作用，，推进数字健康产业高质量发展。。。。