综述：评估ChatGPT在康复医学中的作用：一篇叙述性综述

《Frontiers in Digital Health》：Evaluating the role of ChatGPT in rehabilitation medicine: a narrative review

康复医学中ChatGPT的应用现状与挑战。ChatGPT在结构化任务和基础医疗指导中表现良好，但在复杂临床场景、地区适应性、引用可靠性和安全性方面存在局限。多代理系统可提升准确性但增加延迟。需平衡AI整合与临床安全，制定数据标准、验证机制和监管框架。

　　近年来，随着人工智能技术的快速发展，生成式语言模型如聊天机器人ChatGPT在医疗健康领域的应用逐渐增多，尤其是在康复医学中展现出一定的潜力。然而，尽管ChatGPT在某些标准化任务和基础医疗指导方面表现良好，其在复杂临床场景中的适应性、参考信息的可靠性以及对特殊人群的安全性仍面临诸多挑战。因此，如何在确保临床安全和有效性的同时，合理地将ChatGPT等AI工具融入康复实践，成为当前研究的重要课题。本文旨在为医疗从业者和政策制定者提供关于ChatGPT在康复医学中的应用现状、局限性和未来发展方向的深入见解，以支持其在医疗辅助中的科学应用。

在康复医学领域，不同国家和地区对治疗师资格考试的要求各具特色。例如，美国的国家物理治疗考试（NPTE）涵盖了从基础科学到临床应用的广泛内容，而韩国的国家职业治疗师资格考试（NKOTLE）则展示了 ChatGPT 在跨语言和多学科适应性方面的优势。尽管ChatGPT在NKOTLE中表现出逐步提升的趋势，但其在涉及特定法律、政策和文化背景的问题上仍显不足，这表明虽然AI能够掌握普遍的医学知识，但在特定情境下的理解和适应能力仍需提升。因此，开发专门针对康复医学的AI模型，使其具备本地化知识和文化敏感性，是实现其成为可靠医疗助手的关键。

在临床推理和专业能力评估方面，ChatGPT表现出一定的潜力，但其在处理复杂病例时仍显不足。例如，在骨科康复评估中，ChatGPT 3.5 虽然能够系统地描述初步评估内容，但在重新评估和主观检查方面存在明显缺陷，这影响了其在复杂康复场景中的表现。尽管ChatGPT在识别低背痛的危险信号方面表现良好，但在处理复杂的、个体化的临床表现时仍显不足。这表明，虽然AI在结构化任务和标准化测试中表现出色，但在需要灵活判断和深入分析的临床情境中，其表现仍需进一步优化。

在神经康复领域，ChatGPT的应用也呈现出一定的潜力。例如，在中风康复中，ChatGPT 4.0 被用于制定康复处方和分配国际功能分类（ICF）代码，其在常规医疗管理和初步康复规划中表现出色。然而，在处理慢性中风阶段和长期预后预测时，其表现受限，显示出在处理不确定性信息和整合患者长期数据方面的不足。此外，在认知评估方面，ChatGPT的表现虽然在健康人群中较为准确，但在存在认知障碍的临床群体中则需更加谨慎。这表明，虽然AI在某些任务中能够提供有效支持，但在需要深度理解和复杂判断的临床场景中，仍需人类专家的介入。

在患者服务方面，ChatGPT不仅能够为治疗师提供支持，还能够为患者和其家属提供有价值的医疗指导。例如，在居家康复指导中，ChatGPT 4.0 在准确性、适用性、全面性和沟通清晰度方面均表现出色，特别是在处理儿童前臂骨折后并发症等特定情况时。然而，在慢性疾病管理中，ChatGPT的表现虽然在安全性、实用性和信息完整性方面得到认可，但在某些具体建议上仍有提升空间。此外，在涉及具体治疗方案的信息提供上，虽然ChatGPT 4.0在信息质量和引用完整性方面优于其早期版本，但其生成内容的可读性仍然超出普通患者的理解范围，这提示在向患者提供信息时，需要进一步优化其语言表达的易懂性。

在言语-语言病理学应用中，ChatGPT展示了其在减轻临床工作者负担方面的潜力，但其在高度个性化治疗工作中的表现仍显不足。例如，在撰写报告和提供决策支持方面，ChatGPT 4.0表现出较高的准确性，但在设计复杂的治疗刺激或完整的治疗计划时，其表现较为一般。此外，在土耳其语提示下，ChatGPT的表现更为有限，这提示AI在处理特定语言和文化背景的任务时，需要更多的优化。尽管如此，ChatGPT在这些领域的应用仍然显示出一定的前景，尤其是在改善文档处理和患者教育方面。

在康复医学的其他领域，ChatGPT也展现出不同的发展可能性。例如，在知识建模方面，研究显示经过专门优化的GPT模型在针灸穴位关系提取任务中表现优异，这表明AI在特定领域的能力可以通过细粒度训练得到提升。此外，在康复评估工具的开发中，研究者利用ChatGPT 3.5生成的问卷在多维度疼痛评估中表现良好，但其在社会关系评估方面仍有待改进。这些研究提示，虽然AI在某些任务中能够提供有效支持，但在需要深度理解和复杂分析的场景中，仍需进一步的优化和验证。

为了实现ChatGPT在康复医学中的广泛应用，需要建立专门针对康复医学的数据集，并进行细致的模型训练。研究显示，ChatGPT在特定任务中的表现与其数据质量和训练方式密切相关。因此，医疗专业人员的参与在数据集的构建和模型的优化过程中至关重要。此外，ChatGPT在临床集成中的应用需要明确的人机协作边界，以确保其在低风险任务中能够自动处理信息，而在需要专业判断的任务中则需人工监督。这种分层的协作模式有助于平衡AI的效率和人类的专业判断，从而提升康复实践的整体效果。

在政策层面，监管和机构政策必须与技术进步同步。例如，针对康复医学的LLMs应被要求在涉及高风险内容时提供可验证的引用，同时在敏感情境中（如儿童辅助沟通）采用加密处理，以确保数据安全。此外，采用共享责任机制，使供应商确保技术准确性达到可接受的置信度水平，而医疗工作者则保留最终决策权。通过专门的数据集、医疗工作者的指导以及透明的治理机制，ChatGPT可以逐步发展成为具有情境感知能力的医疗助手，而非替代人类专家的工具。

综上所述，ChatGPT在康复医学中的应用展现出一定的潜力，特别是在标准化任务和基础医疗指导方面。然而，其在复杂临床场景中的表现仍然存在局限，如在风险识别和临床推理方面不足，以及在处理特殊人群和多语言环境中的适应性问题。因此，为了确保ChatGPT在康复医学中的有效应用，需要进一步的优化和验证，特别是在数据质量、模型训练和临床协作方面。通过这些努力，ChatGPT有望成为康复医学中一个有价值的辅助工具，为患者和治疗师提供更高效、更安全的医疗支持。