AI在多学科会诊中的潜力：ChatGPT如何参与临床决策？（2025实录）
引言
随着医学技术的发展和临床需求的增长，多学科会诊（MDT）已成为提高复杂病例诊疗水平的重要模式。2025年，基于大规模语言模型（LLM）的人工智能工具，尤其是OpenAI的ChatGPT，正逐步融入MDT流程，为临床决策提供新的视角和支持。
一、ChatGPT的核心能力
- 自然语言理解与生成：通过海量医学文献与病例语料微调，ChatGPT能准确解析医生输入的病例描述，并以专业、连贯的语言输出报告或建议。
- 知识检索与整合：可实时调用最新指南要点，将多份权威文件的信息汇总成对比表或摘要，避免专家在会诊中因资料检索耗时过长。
- 差异诊断与风险评估：在复杂病例中，ChatGPT能基于实验室、影像与病史数据，系统化地列出鉴别诊断、预测并发症风险，帮助团队构建更完整的诊疗框架。
二、在MDT流程中的应用节点
- 会前资料准备
- 将患者主诉、检查结果、既往史等结构化文本输入ChatGPT，生成简洁的病例摘要和PICO（Patient, Intervention, Comparison, Outcome）分析，为专家快速了解患者情况提供便利。
- 会中决策支持
- 对不同学科专家提出的诊疗方案，ChatGPT可即时评估其与最新指南或循证研究的一致性，并给出文献依据及统计数据，强化方案的科学性与可行性。
- 会后执行与随访
- 输出标准化的MDT会诊记录、建议流程图及注意事项列表，方便临床护士、药师等多角色团队成员按照统一规范落实治疗与随访计划。
三、2025年真实案例实录
病例概览：65岁女性，既往糖尿病、高血压，因胸痛入院。冠脉造影提示多支病变。
- 会前摘要：ChatGPT在数十秒内生成包含患者基本信息、主要检查及既往用药的PICO摘要，供心内、心外、影像专家预览。
- 方案对比：心内科拟行经皮冠状动脉介入（PCI），心外科倾向搭桥术，ChatGPT对比了两者在相似高龄患者的五年生存率与并发症数据，并引用三篇Meta分析结论。
- 最终决策：综合模型输出和专家意见，团队决定先PCI后搭桥。会后，ChatGPT自动生成操作要点和术后监测流程，并提醒重点观察血糖与血压波动。
四、优势与价值评估
- 效率提升：减少文献检索与摘要撰写时间，可将专家精力集中于临床判断。
- 科学性增强：基于大数据的对比分析，有助减少主观偏差，提升MDT决策的循证程度。
- 协作优化：统一的AI输出格式，使不同科室之间信息沟通更顺畅，减少遗漏与歧义。
五、挑战与管控
- 数据本地化：模型对本土流行病学、药物可及性支持不足，需定期引入本地真实世界数据微调。
- 责任与合规：AI建议仅供参考，最终诊疗决策需由具有执业资格的医师承担，需在医院管理系统中明示“AI辅助”的身份与局限。
- 隐私与安全：所有病例输入应严格脱敏，并在受控环境（如院内私有云）中运行，防止敏感信息外泄。
结语
2025年，ChatGPT作为MDT的“虚拟助手”正在从幕后走向台前：它不仅能加速病例整合和文献综述，还可在会诊中提供实时循证支持。未来，随着本地化数据的持续接入与法规框架的完善，AI必将在多学科会诊中扮演更为关键的角色，助力临床团队达成更优诊疗决策。
