三年后再聊GPT医疗：从新鲜事到习以为常

主播回顾2023年用职业医师考试题测试ChatGPT的旧事，引出本期话题。疼痛科医生提到如今诊室甚至挂牌“问了豆包就别问我”，并观察到近半年AI医疗咨询准确率似乎下降，主播归因于高质量数据被吃完。

幻觉：AI在医疗里“一本正经地胡说八道”

医生讲述让AI提供医学文献、结果全是编造的经历。主播补充AI在常识推理、道德评价、数学计算、知识过时等方面的局限，并讨论数据倾斜导致的医疗偏见。

从语言哲学看幻觉：具身性、因果性与中文屋

医生从具身性、因果性、历史性三个维度分析AI为何会产生幻觉，主播补充具身认知研究、next token prediction与中文屋思想实验，讨论AI是否真正理解语言。

疼痛科里的AI：主观体验与哲学苦难的分辨

医生以疼痛医学为例，说明疼痛是多维主观体验，医生需区分疼痛与哲学意义上的苦难。老人腰疼影响接送孙子、AI却建议手术的例子，揭示AI缺乏生活语境判断。

牵涉痛、影像关联与一元论：AI的临床盲区

医生列举AI在疼痛性质分辨、牵涉痛空间推理、症状与影像强行关联、一元论思维上的不足，说明医生凭经验能拦住的过度治疗，AI可能拦不住。

数据偏见：性别、种族与社会经济的三重偏差

医生剖析基础研究偏好雄性动物、临床研究低估女性疼痛、训练数据以欧美患者为主、低收入人群数据缺失等问题，指出AI继承了投喂数据中的全部偏差。

共生医学：AI能接管的文书与保险工作

主播援引《超越想象的GPT医疗》提出共生医学概念，讨论AI在写就诊记录、查计费代码、处理保险事前授权上的价值，以及病历法律效应与理赔公平性的挑战。

用药计算、医学研究与医学的容错率

讨论AI辅助输液滴数计算、文献综述、论文解读、临床数据分析等应用，医生由此引申到医学容错率极高、一加一未必等于二的复杂学科属性。

一道考题：夜间白细胞与AI的反击

主播抛出波士顿医院白细胞计数与死亡率的真实数据题，医生按感染逻辑分析被考住，正确答案是夜间检测者本身已病重，而GPT-4给出了接近正确的解释。

AI增强型患者与心理健康应用

讨论AI在罕见病信息、偏远地区医疗空白、识别伪养生、解读健康报告上的价值，主播推荐健康AI“阿福”，并提及哈佛教授关于AI心理陪伴的观点。

三方关系与底线：永远不要让AI独自面对患者

主播总结医患关系从双向变为AI、医生、患者三方，呼吁做AI增强型患者。医生表态总体欢迎AI，认为多数情况靠谱，但强调医生尽心尽力的底线与AI不能独自面对患者的原则。