OpenAI 的模型（例如 GPT-4）在医疗保健应用中显示出潜力，通过自动化任务、分析数据和协助决策。这些模型处理大量文本或结构化数据以生成摘要、回答查询或识别模式。 例如，它们可以帮助解析临床笔记、提取相关的患者信息，或根据非结构化文本中描述的症状提出潜在的诊断。 在研究环境中，它们已被用于分析科学论文或为药物发现生成假设。 然而，它们的性能在很大程度上取决于训练数据的质量和范围，并且它们不能替代临床专业知识。
一个关键的挑战是确保在高风险场景中的准确性和可靠性。 例如，如果模型误解了实验室结果或药物名称，可能会导致有害的建议。 为了解决这个问题，开发人员通常会在特定领域的医疗数据集上微调模型，并集成人工审核循环等安全措施。 OpenAI 与医疗保健组织的合作已经展示了实际用例：一个项目使用 GPT-4 来起草对患者消息的回复，从而减少了提供者的行政工作量。 另一个应用涉及自动化医疗编码——将临床描述转换为计费代码——但这需要严格的验证，以避免可能影响报销或合规性的错误。
在医疗保健领域工作的开发人员还必须遵守监管和伦理约束。 模型必须遵守 HIPAA 等隐私法，该法限制了在训练或推理过程中如何使用患者数据。 减少偏见是另一个优先事项；如果训练数据未能充分代表某些人群，则模型输出可能会使护理方面的不平等现象长期存在。 虽然 OpenAI 的 API 提供了用于内容过滤和定制的工具，但团队仍然需要领域专家来审核输出并定义护栏。 总体而言，这些模型最适合增强人工工作流程——例如起草文档或确定病例优先级——而不是自主决策。 它们的有效性取决于与现有系统的小心集成以及在现实世界中的持续监控。