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人工智能大語言模型（ＬＬＭ）等新技術的飛速發(fā)展給醫(yī)學臨床實踐帶來了新的變革。國內外已開始了智能全科醫(yī)生（ＡＩＧＰ）系統(tǒng)的研究及實踐探索，但尚未形成共識。
在此背景下，清華大學萬科公共衛(wèi)生與健康學院、北京大學公共衛(wèi)生學院聯(lián)合中國醫(yī)師協(xié)會全科醫(yī)師分會及來自國內多家單位的全科醫(yī)學、公共衛(wèi)生、人工智能、循證醫(yī)學等多學科領域的專家學者，在廣泛檢索國內外文獻的基礎上，經過多輪專家研討，最終形成《智能全科醫(yī)生中國專家共識》，從智能全科醫(yī)生的定義、特點、應用、挑戰(zhàn)與建議等方面形成１７條專家共識，為促進智能科技賦能全科醫(yī)生臨床實踐、提升基層衛(wèi)生智慧化服務水平提供科學參考。
一、ＡＩＧＰ的定義及特點
推薦意見１
ＡＩＧＰ又稱全科醫(yī)生人工智能大模型（ＧＰＡＩ），是指利用人工智能技術，模擬全科醫(yī)生的思維方式、綜合診斷和治療能力，通過大數(shù)據(jù)分析和算法，自主獲取醫(yī)學領域專業(yè)知識并進行高級醫(yī)學推理，為用戶提供個性化的健康教育、醫(yī)療咨詢、疾病預防、健康管理、常見病多發(fā)病的初步診斷建議和轉診建議等全科醫(yī)療服務的一種技術系統(tǒng)或平臺。（強推薦）
推薦意見２
ＡＩＧＰ通常具備以下６個特點：（１）綜合性：能夠處理多種疾病和健康問題，涵蓋多個醫(yī)學領域和全生命周期。（２）自主學習性：能夠使用沒有特定任務的標記數(shù)據(jù)，完成一組多樣化的工作。通過在大型、多樣化的健康醫(yī)療及病案數(shù)據(jù)集上進行自我監(jiān)督學習，將醫(yī)療文本、健康記錄、實驗室檢查結果、基因組學數(shù)據(jù)以及統(tǒng)計圖表等多源、多模態(tài)數(shù)據(jù)靈活組合、推理并加以解釋，提高診斷和治療的準確性和效率。（３）互動性：能夠與用戶進行交流，理解用戶的癥狀描述，并提供相應的咨詢服務。（４）個性化：根據(jù)用戶的具體情況，提供個性化的健康管理和治療方案。（５）便捷性：用戶可以通過移動設備、電腦等遠程訪問ＡＩＧＰ，獲取相應服務。（６）輔助性：ＡＩＧＰ通常作為醫(yī)療專業(yè)人士的輔助工具，不能完全替代專業(yè)醫(yī)生的診斷和治療。（強推薦）
解讀與證據(jù)：
ＡＩＧＰ具有很強的綜合性，能夠覆蓋人群的全生命周期，處理多種疾病和健康問題，涵蓋疾病篩查預測、輔助診斷和健康管理等多個全科醫(yī)學領域。同時，ＡＩＧＰ還具備自主學習能力，能通過不斷學習和分析新的健康醫(yī)療及病案數(shù)據(jù)，提高診斷和治療的準確性和效率。在使用過程中，ＡＩＧＰ能夠與用戶進行交流，理解用戶的癥狀描述，并提供相應的咨詢服務。通過大數(shù)據(jù)訓練，ＡＩＧＰ能夠從大量的患者數(shù)據(jù)中學習，從而根據(jù)用戶的具體情況提供個性化的健康管理和治療方案。例如，大語言模型ＬＬａＶＡ－Ｍｅｄ，經過大規(guī)模生物醫(yī)學圖像和文本數(shù)據(jù)集的訓練，能夠處理多模態(tài)醫(yī)療信息，分析ＣＴ和Ｘ線片等醫(yī)學影像，并據(jù)此推斷患者潛在的病理情況，生成相關的問答內容。此外，不同于傳統(tǒng)的線下就診，用戶僅通過手機、電腦等移動設備即可遠程訪問ＡＩＧＰ，獲取服務。但需要注意的是，ＡＩＧＰ雖然具備綜合的咨詢與診斷能力，但目前尚不能完全替代專業(yè)醫(yī)生的診斷和治療，通常作為全科醫(yī)生的輔助工具，自動執(zhí)行常規(guī)和重復的診療任務，提高診療效率。
在早期的全科醫(yī)學人工智能領域，模型的開發(fā)在很大程度上仍采用針對特定任務的模型開發(fā)方法。例如，胸部 Ｘ 線片解讀模型可能會在一個數(shù)據(jù)集上進行訓練，且需要大量的注釋工作。這種模型只能檢測肺炎，而無法完成撰寫綜合放射學報告的完整診斷工作。這種針對特定任務的狹隘方法產生的模型缺乏靈活性，只能執(zhí)行由訓練數(shù)據(jù)集及其標簽預先定義的任務。而多模態(tài)架構、自我監(jiān)督學習等新技術創(chuàng)新，使得醫(yī)學人工智能大模型取得了飛速發(fā)展。基于新興技術，經過海量且多樣化的數(shù)據(jù)集訓練，ＡＩＧＰ能夠應用于許多下游任務。區(qū)別于針對特定任務的傳統(tǒng)人工智能大模型，ＡＩＧＰ具有３個關鍵能力：首先，讓ＡＩＧＰ適應新任務只需向模型解釋新任務（動態(tài)任務規(guī)范），模型就能解決以前從未見過的問題，而無須重新訓練；其次，ＡＩＧＰ可以通過不同的數(shù)據(jù)模式組合接受輸入并產生輸出（例如，可以接受檢查圖像、醫(yī)療文本、實驗室檢查結果或以上信息的任意組合），具有靈活的交互性，同時可以要求輸出內容提供文字回復和可視化結果；最后，ＡＩＧＰ將掌握醫(yī)學知識，使其能夠對以前從未見過的任務進行推理，并使用準確的醫(yī)學語言解釋其輸出的結果。
二、ＡＩＧＰ在提升全科醫(yī)生能力中的應用
推薦意見３
幫助全科醫(yī)生提升問診、診斷、用藥等全面能力，提高診斷準確率，減少誤診和漏診，提升診療能力。ＡＩＧＰ能夠輔助全科醫(yī)生對急、難、險、重患者轉診時機、轉診地點及轉診路徑的判斷，幫助全科醫(yī)生快速做出高效、科學的決策。（強推薦）
解讀與證據(jù)：
全科醫(yī)生服務是醫(yī)療衛(wèi)生服務的“最后一公里”，符合全科醫(yī)生需求的 ＡＩＧＰ 可以打通壁壘，消除差距，全面強化基層社區(qū)全科醫(yī)生的專業(yè)技能，幫助基層社區(qū)全科醫(yī)生提升問診、診斷、用藥等全面能力，從而應對人員短缺和知識更新不足的挑戰(zhàn)，提高診斷準確率，減少誤診和漏診，實現(xiàn)“人工智能 ＋ 專家”雙重把關，提高診斷效率及準確率，達到“讓人工智能輔助看病，讓醫(yī)生專注看人”的目標，增強對慢性病、兒科、腫瘤等疾病的診療能力，當面對急癥、難癥、險癥、重癥患者時輔助全科醫(yī)生做出高效、科學的臨床決策。
推薦意見４
幫助全科醫(yī)生完成我國執(zhí)業(yè)醫(yī)生崗位培訓的學習需求。ＡＩＧＰ 能夠提供眾多的繼續(xù)教育課程和實踐培訓教程，為全科醫(yī)生提供隨時學習、及時學習、向最優(yōu)秀的專家學習的機會，滿足崗位執(zhí)業(yè)繼續(xù)教育學習需求。ＡＩＧＰ 能夠模擬臨床情景，為醫(yī)護人員提供實戰(zhàn)培訓和技能，提升臨床診治能力。（強推薦）
解讀與證據(jù)：
作為一種革新性的教育工具，人工智能生成內容技術能夠通過諸如虛擬病人交互、自動化題庫生成、３Ｄ 解剖學模擬等方式重塑教學實踐，在解決醫(yī)學培訓中長期存在的問題，如資源分配不均、知識更新滯后、學習體驗單一等方面展現(xiàn)出巨大潛力。ＡＩＧＰ通過模擬真實的患者生理反應、癥狀表現(xiàn)和人際互動，為醫(yī)學實操訓練提供了有力的支持。ＡＩＧＰ利用人工智能技術提供個性化學習體驗和便捷的學習途徑，通過繼續(xù)教育和實踐培訓，助力全科醫(yī)生能力的提升。可通過線上和線下結合、理論與實踐結合，提高醫(yī)生的職業(yè)素質和臨床技能，不受地理區(qū)域限制，隨時獲取最新的醫(yī)學知識和技能，這對于提高醫(yī)療服務質量和效率至關重要。通過虛擬場景和臨床案例的模擬，ＡＩＧＰ能夠為全科醫(yī)生和其他醫(yī)護人員提供實戰(zhàn)培訓。這種培訓方式可以覆蓋多種臨床情景，從而提升醫(yī)護人員在面對不同病癥時的應對能力和診治技能。這種模擬不僅適用于初學醫(yī)生的教育，也可以用于資深醫(yī)生的持續(xù)培訓。
三、ＡＩＧＰ在常見病診療和健康管理方面的應用
推薦意見５
輔助常見病、多發(fā)病的診療，提高全科醫(yī)生診療能力和工作效率。ＡＩＧＰ能夠幫助自動執(zhí)行常規(guī)和重復的醫(yī)療任務，從醫(yī)療數(shù)據(jù)輸入到高效搜索和匯總醫(yī)療信息，生成全面的摘要，涵蓋患者的病史、潛在診斷和可用的治療方案建議，可幫助全科醫(yī)生節(jié)省非臨床工作時間。（強推薦）
解讀與證據(jù)：
ＡＩＧＰ能夠通過自動化處理大量常規(guī)和重復的醫(yī)療任務，例如醫(yī)療數(shù)據(jù)輸入、病歷管理和醫(yī)療信息檢索。在診斷和決策支持方面，ＡＩＧＰ能夠結合患者的病史、體征、實驗室檢查結果等多方面的數(shù)據(jù)，生成多維度的診斷報告。這些報告能夠提示醫(yī)生潛在的疾病可能性，甚至提供最新的臨床指南支持，使醫(yī)生能夠更快、更準確地做出診斷和治療決策。這不僅減少了醫(yī)生在非臨床任務上的時間投入，還使得醫(yī)生能夠專注于更為復雜的診療工作。在慢性病管理方面，ＡＩＧＰ不僅能自動化跟蹤和監(jiān)測患者的病情變化，還能夠根據(jù)個人的歷史數(shù)據(jù)生成動態(tài)的個性化健康管理計劃。例如，針對糖尿病、高血壓等常見慢性病，ＡＩＧＰ可以結合實時數(shù)據(jù)和患者的日常記錄，生成調整治療方案的建議，有助于更精準地疾病管理。
推薦意見６
為居民提供全周期的精準個性化的慢性病管理。ＡＩＧＰ能夠對社區(qū)常見慢性病依據(jù)“預防－診斷－治療－康復”取得的新進展循證信息，持續(xù)更新管理策略，為居民提供長期的個體化、精準化、一體化的數(shù)智慢性病管理。（強推薦）
解讀與證據(jù)：
ＡＩＧＰ通過大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術，識別社區(qū)慢性病高風險人群。通過健康教育和個性化的健康干預措施，系統(tǒng)能夠幫助居民建立健康生活方式，降低疾病發(fā)生的可能性。ＡＩＧＰ利用智能算法分析居民的健康數(shù)據(jù)，提供早期篩查和風險評估。系統(tǒng)能夠整合來自不同醫(yī)療機構的數(shù)據(jù)，整合多種診斷工具，包括智能穿戴設備、遠程醫(yī)療等，方便居民進行健康監(jiān)測和早期篩查。通過分析居民的健康數(shù)據(jù)，ＡＩＧＰ可以輔助醫(yī)生進行診斷，提高診斷效率和準確性。確保居民的健康信息全面、準確，從而提高診斷的及時性和準確性。ＡＩＧＰ的智能管理系統(tǒng)持續(xù)吸收最新的醫(yī)學研究和臨床數(shù)據(jù)，確保管理策略的前瞻性和科學性。這種動態(tài)更新的能力使得慢性病管理更加靈活，能夠及時應對新出現(xiàn)的健康挑戰(zhàn)。
推薦意見７
為目標人群提供疾病風險預測、風險預警和管理建議。ＡＩＧＰ能夠通過用戶的個人健康信息、既往診療信息、隨訪信息等多源長期數(shù)據(jù)，感知和評估用戶疾病發(fā)生風險，向用戶發(fā)布預警，指導其及時采取疾病預防措施。（強推薦）
解讀與證據(jù)：
ＡＩＧＰ利用多源數(shù)據(jù)，運用機器學習和數(shù)據(jù)分析技術，評估用戶的疾病發(fā)生風險。系統(tǒng)能夠識別潛在的健康問題，并基于用戶的健康歷史和生活方式提供個性化的風險評估，生成健康干預建議與疾病風險預測，一旦識別出用戶面臨高風險，ＡＩＧＰ會及時發(fā)布預警信息，有助于用戶了解自身健康狀況，并促使用戶采取必要的預防措施，比如定期體檢或調整生活習慣，同時ＡＩＧＰ可以在線提供健康管理服務與常見病的咨詢。
推薦意見８
依據(jù)出院患者的醫(yī)療記錄和當前疾病狀況，為其提供個性化的護理和康復建議，幫助患者量身定制社區(qū)護理計劃。ＡＩＧＰ能夠協(xié)助全科醫(yī)生管理和準確給藥，及時提醒醫(yī)生和患者。能夠實現(xiàn)遠程監(jiān)測患者健康，分析生理參數(shù)、設備數(shù)據(jù)和健康記錄，幫助醫(yī)生管理疾病，減少再住院率和急診率；通過遠程醫(yī)療建議和護理指導，改善遠程護理體驗。（強推薦）
解讀與證據(jù)：
ＡＩＧＰ分析出院患者的醫(yī)療記錄及其當前健康狀況，提供針對性的護理建議。這些建議考慮患者的病史、治療反應和個人需求，確保護理和康復計劃的有效性和可行性。ＡＩＧＰ支持全科醫(yī)生進行疾病管理和準確給藥。系統(tǒng)會及時提醒醫(yī)生關于藥物劑量、用藥時間及可能的藥物相互作用，幫助醫(yī)生做出更加準確的醫(yī)療決策，及時提醒醫(yī)生和患者。ＡＩＧＰ實現(xiàn)對患者健康的實時遠程監(jiān)測，能夠收集和分析心率、血壓、血糖等生理參數(shù)，及時掌握患者的健康狀況，幫助醫(yī)護人員進行精準化管理和預防性管理，提供護理和康復指導，改善遠程照護體驗，減少再住院率和急診率，降低醫(yī)療資源的消耗，提高患者的生活質量。
推薦意見９
ＡＩＧＰ能夠基于人工智能語音、自然語言理解等技術，實現(xiàn)批量外呼、人機交互、自動統(tǒng)計等功能，助力醫(yī)療衛(wèi)生機構完成滿意度調查、健康宣教、科室隨訪、科研隨訪、危急值提醒等全方位隨訪工作，降低隨訪成本，提高醫(yī)務人員工作效率。（強推薦）
解讀與證據(jù)：
ＡＩＧＰ 可以自動進行批量外呼，及時聯(lián)系患者進行滿意度調查、健康宣教等，通過自然語言處理技術，與患者進行自然的對話，解答他們的健康問題，完成滿意度調查、健康宣教、科室隨訪、科研隨訪、危急值提醒等全方位隨訪工作。自動收集和統(tǒng)計隨訪數(shù)據(jù)，生成分析報告，幫助評估隨訪工作的效果。這一功能有效降低了醫(yī)務人員的統(tǒng)計負擔，提高了數(shù)據(jù)處理的準確性。
《智能全科醫(yī)生中國專家共識》制定專家組名單
共識專家組組長：梁萬年（清華大學萬科公共衛(wèi)生與健康學院、中國醫(yī)師協(xié)會全科醫(yī)師分會）
共識執(zhí)筆人：劉民（北京大學公共衛(wèi)生學院）、路孝琴（首都醫(yī)科大學全科醫(yī)學與繼續(xù)教育學院）、劉玨 （北京大學公共衛(wèi)生學院）
共識專家組（按姓氏筆畫排序）：丁靜（首都醫(yī)科大學附屬復興醫(yī)院月壇社區(qū)衛(wèi)生服務中心）、馬力（首都醫(yī)科大學附屬北京天壇醫(yī)院全科醫(yī)學科）、王仲（清華大學附屬北京清華長庚醫(yī)院全科醫(yī)學科）、牛奔（深圳大學管理學院）、劉民（北京大學公共衛(wèi)生學院）、劉玨（北京大學公共衛(wèi)生學院）、杜雪平（中國醫(yī)師協(xié)會全科醫(yī)師分會）、吳浩（首都醫(yī)科大學全科醫(yī)學與繼續(xù)教育學院）、胡健（清華大學萬科公共衛(wèi)生與健康學院）、陶立元（北京大學第三醫(yī)院臨床流行病學研究中心）、梁萬年（清華大學萬科公共衛(wèi)生與健康學院、中國醫(yī)師協(xié)會全科醫(yī)師分會）、韓建軍（海峽兩岸醫(yī)藥衛(wèi)生交流協(xié)會）、路孝琴（首都醫(yī)科大學全科醫(yī)學與繼續(xù)教育學院）
共識學術秘書組：閆溫馨（清華大學萬科公共衛(wèi)生與健康學院）、張石默（北京大學公共衛(wèi)生學院）、康良鈺（清華大學萬科公共衛(wèi)生與健康學院）、王娜（清華大學健康中國研究院）、王淼（清華大學健康中國研究院）、李金璇（清華大學健康中國研究院）
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