今天，我使用了ChatGPT支持的AI(人工智能)对话机器人，复盘分析了一个临床病例咨询。
一大早，我接到一名外地泌尿外科主任的电话，主要是咨询一个病例处置：急诊上尿路结石手术后，患者发生“尿源性脓毒血症”，继发感染性休克后急性肾功能衰竭和腹膜后自发性出血;经抢救，目前患者术后已50天，生命体征稳定、维持透析。
他的咨询主要涉及两点：第一，目前腹膜后血肿(脓肿)的诊疗;第二，肾功能衰竭进一步处理。
类似这种情况其实在基层医院有很多。尤其在中国西南地区的县级医院，上尿路结石引发的感染性休克比较常见。某种意义上讲，他的经验可能比我还丰富。在回答他的问题和交流互动中，我分享了自己在某一次会诊中亲历的案例：一个50多岁上尿路结石女性患者，因输尿管结石术后输尿管支架移位、引发感染性休克的严重不良事件。接着，我也谈到我的一次诊疗经历：一名同种异体肾移植患者术后发生延迟肾功能恢复，术后半年才完全恢复肾功能。在沟通中，我建议给予一些药物辅助治疗，可能会促进肾功能恢复。
其实，我们讨论的核心问题可以总结为一句话：“感染性休克后肾功能衰竭的恢复，如何去评估、预测，目前有哪些诊疗进展。”
过往，我要进一步回答这个问题，传统做法是：坐到电脑前，进入我常用的Pubmed等专业数据库，输入相应关键词，查找学术型诊疗文章。我的第二选择则是采用Bing搜索，该网站能对自然语言进行检索，通过搜索相关中文或英文关键词、给予初步建议。
但今天，我用了ChatGPT支持的AI机器人。因为是英文版界面，我把自己思索的关键词转换为一个核心问句：recovery from renal dysfunction after infectious shock syndrome(编者注：感染性休克综合征后肾功能障碍的恢复)。
检索仅花了10秒钟。接着，我得到一个比较comprehensive(编者注：全面、综合性)或概述性论述。再把它翻译为中文，我大约知道：目前的一般性诊疗观点(general)和我的认知，即我上午做出的回答，是一致的。作为一个有多年肾移植和普通泌尿手术经验的外科医生，它的回答让我眼前一亮：全面、综合、中肯的陈述，相对公允的遣词造句可能比我书写的会诊建议更赞。
ChatGPT回答如下：
感染性休克综合征后肾功能障碍的恢复取决于病情的严重程度和对肾脏造成的损害程度。在某些情况下，肾脏可能完全恢复，而在其他情况下，他们可能会经历某种程度的永久性损伤。
感染性休克综合征后肾功能不全的治疗通常包括支持性治疗，如静脉输液和药物维持血压和管理任何潜在的感染或炎症。在严重的情况下，透析可能需要暂时接管肾脏的功能。
为了促进恢复，重要的是要解决任何可能导致感染发展的潜在条件，并监测进一步并发症的迹象。后续护理可能包括持续监测肾功能和生活方式的改变，如改善水合作用和饮食调整。
总的来说，感染性休克综合征后肾功能障碍的恢复程度和持续时间差异很大，将取决于许多个体因素。密切监测和积极管理病情是促进最佳结果的关键。
前述那位主任的要求是，要邀请3个专科的专家(涵盖肾脏内科、感染科和泌尿外科)到现场，给患者做出一个会诊和解释。从形式上讲，这是在落实医疗核心制度即会诊制度，也体现出医院对患者的极端重视，非常人性化。这充分考虑了患者的生命健康权知情权和健康利益，是一种负责任的态度，也在践行“一切为了人民健康，为了人民健康的一切”以及“健康所系，性命相托”的为医誓言。
而从我的检索结果看，这个事件粗浅地提示我们：AI已经可以代替或简化很多诊疗决策过程。
在当前的诊疗技术体系和过程中，AI支持诊疗决策不仅是通过粗糙死板的显示屏或提供信息支持的方式，而应能够提供更多的信息支持更深入、更便捷、更强力介入到我们高度复杂的诊疗流程中，这确实是一个值得深思的问题。
我由此联想到：
1、针对前述临床问题(关乎健康利益及生命)，AI回答清楚了吗?
2、前述临床问题是不是最核心的问题，即其结论会否对诊疗流程的走向产生重大影响?
3、AI的回答是否能够代替目前3名权威专家(人)的意见?
针对最后这一点，3位专家会诊后，会最终形成一个书面结论，3人和医院会诊团队要在会诊结论(一份A4打印件)上签字。假定AI的回答能表达同样论述，但显然AI没有任何授权、可将其建议(意见)与专家意见产生同等效力，或是平替专家意见。在经过社会授权和医院机构授权的模式下，当前专家意见可以做出负责任的结论和可执行的建议，也容易给患者及亲属一个合适交流和合理交代。很显然，AI的回答没有这个资质，这是重大的伦理分歧和挑战。
那我们要如何定位AI回答的真正价值?
在当前场景下，AI已经深度介入我们的生活，也植入到生产(服务)过程。包括当我记录这一段文字时，我不需要辛苦地对着电脑键盘逐字输入，只要用语音输入把我的思想/想法或说法、说辞组织起来，即可方便、快捷、充分地展示我的想法。跳过体力或实践等更大付出，这显然极大降低了时间成本。
我更关心的是：凝练我的想法，把我需要表达的概念、概念框架及问题本身阐述清楚，这可能就是未来最重要。它包括几个步骤：
第一，怎样去寻找问题、发现问题，也就是把问题提炼、总结、变成一个真正的问题(question，而非narrative，描述)。
第二，如何针对这个问题做出符合场景、合理、结构化的回答(answer)，或给出解决方案(strategy)。
第三，采用什么样的支持系统或手段，来解决这个问题，这反映出问题提出者和问题解答者的思考模式和思维结构。这可能是未来教育培训者需要关注的训练焦点。它意味着，我们需要更宏观、全景式地设计我们的培训构架，进而塑造新一代医生(问题解决者)的核心能力。
最后想说的是，与Bing的自然语言检索相比，我更喜欢AI Chat的结果。因为，后者给予的回答更有针对性、更简洁，也剔除了很多毫无关联的冗余信息，能够切实回答我的关切。这个加工过程类似于综述撰写。
如果AI的建议比目前专家(们)意见更优，或能够代替专家意见，将来会对临床医师的诊疗行为、患者交流，最终医疗决策产生深入的、革命性影响。这是一个巨大的空白或灰色地带，目前还没有确定的结论或指导性意见。毫无疑问，我们不能否定ChatGPT为代表的AI回答的价值，我们不能对它忽视不见。