ChatGPT是由OpenAI开发的人工智能（AI）聊天机器人。这是一个大型语言模型，顾名思义，当用户基于适用于变压器架构的神经网络与它交谈时，它对大型数据集进行了高度预训练，以生成文本回复和解决方案。ChatGPT于2018年推出，并接受了40 GB数据集的培训，经过了多次修订和更新。

2020年，GPT-3接受了更大的数据集（570 GB）的培训，并发布了改进了为互动对话生成类似人类响应的能力。最新版本ChatGPT 4.0进一步基于GPT 3.0，为用户提供更自然、更吸引人的对话体验。

ChatGPT展示了高水平的用户友好性，用户可以免费访问；它在几分钟内提供帮助。它的广泛采用范围从学生到科研人员，显示了该平台的受欢迎程度。由于其庞大的词汇和理解大量知识库的能力，ChatGPT能够撰写论文、诗歌和手稿；为信件、电子邮件和演示文稿提供模板；并协助执行程序编码任务。

此外，它还能够调整和完善书面材料以适应特定的艺术风格。该工具的一个值得注意的特点是，它具有重新生成响应的能力，如果用户对初始结果不满意，可以迭代和完善他们的输出。

ChatGPT是一个有前途的工具，可以彻底改变多个行业，包括医疗保健。它有潜力使撰写临床笔记更容易。最近的一项研究还表明，它可以有效地简化和生成放射学报告。虽然它没有受过用于医学教育的培训，但它理解庞大知识库的能力使其成为加强医学教育的可能候选人。病理学是医学采用和使用人工智能的先驱领域之一。

通过互动聊天，ChatGPT有可能帮助医科学生、居民和病理学家理解复杂的概念，如疾病的病理生理学、特定实体的组织学特征，以及实验室测试结果和免疫染色面板的解释。然而，它在多大程度上能够有效帮助掌握病理学概念仍然是一个悬而未决的问题。因此，2023年12月2日发表在AMERICAN JOURNAL OF CLINICAL PATHOLOGY的文章，旨在分析该平台的病理学知识，以帮助建议其在转变病理学教育中的作用。

美国临床病理学学会居民问题库2022用于测试ChatGPT版本4。在每个子类别中创建了实践测试，并根据ChatGPT提供的输入进行了回答。需要解释图像的问题被排除在外。我们分析了ChatGPT的性能，并将其与平均同行性能进行了比较。

研究结果显示，ChatGPT的整体表现为56.98%，低于62.81%的平均同行表现。ChatGPT在临床病理学（60.42%）方面的表现优于解剖病理学（54.94%）。此外，它在简单问题（68.47%）上的表现优于中级（52.88%）和难题（37.21%）。

ChatGPT在解剖病理学中的表现与同行平均值的比较 

综上所述，病理学是医疗保健系统的重要组成部分，是诊断的基石；它为量身定制的疾病管理铺平了道路。随着该领域的进步，知识不断增长。作为一个领域，它欢迎数字病理学等人工智能，并将其纳入日常实践。ChatGPT等语言模型的出现引发了人们对探索其支持和加强病理学教育潜力的兴趣。我们的研究发现，尽管ChatGPT提供了宝贵的病理学信息，但它无法完全取代传统的教育资源或专业知识。如果接受先进和专业医疗数据集的培训，ChatGPT有可能成为更有价值的资源。

原始出处

Saroja D Geetha, Anam Khan, Atif Khan, Bijun S Kannadath, Taisia Vitkovski, Evaluation of ChatGPT pathology knowledge using board-style questions, American Journal of Clinical Pathology, 2023;, aqad158, https://doi.org/10.1093/ajcp/aqad158