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人工智能大語言模型（ＬＬＭ）等新技術的飛速發展給醫學臨床實踐帶來了新的變革。國內外已開始了智能全科醫生（ＡＩＧＰ）系統的研究及實踐探索，但尚未形成共識。
在此背景下，清華大學萬科公共衛生與健康學院、北京大學公共衛生學院聯合中國醫師協會全科醫師分會及來自國內多家單位的全科醫學、公共衛生、人工智能、循證醫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《智能全科醫生中國專家共識》，從智能全科醫生的定義、特點、應用、挑戰與建議等方面形成１７條專家共識，為促進智能科技賦能全科醫生臨床實踐、提升基層衛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又稱全科醫生人工智能大模型（ＧＰＡＩ），是指利用人工智能技術，模擬全科醫生的思維方式、綜合診斷和治療能力，通過大數據分析和算法，自主獲取醫學領域專業知識并進行高級醫學推理，為用戶提供個性化的健康教育、醫療咨詢、疾病預防、健康管理、常見病多發病的初步診斷建議和轉診建議等全科醫療服務的一種技術系統或平臺。（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據，完成一組多樣化的工作。通過在大型、多樣化的健康醫療及病案數據集上進行自我監督學習，將醫療文本、健康記錄、實驗室檢查結果、基因組學數據以及統計圖表等多源、多模態數據靈活組合、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通常作為醫療專業人士的輔助工具，不能完全替代專業醫生的診斷和治療。（強推薦）
解讀與證據：
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療及病案數據，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。通過大數據訓練，ＡＩＧＰ能夠從大量的患者數據中學習，從而根據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，經過大規模生物醫學圖像和文本數據集的訓練，能夠處理多模態醫療信息，分析ＣＴ和Ｘ線片等醫學影像，并據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醫生的診斷和治療，通常作為全科醫生的輔助工具，自動執行常規和重復的診療任務，提高診療效率。
在早期的全科醫學人工智能領域，模型的開發在很大程度上仍采用針對特定任務的模型開發方法。例如，胸部 Ｘ 線片解讀模型可能會在一個數據集上進行訓練，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，只能執行由訓練數據集及其標簽預先定義的任務。而多模態架構、自我監督學習等新技術創新，使得醫學人工智能大模型取得了飛速發展。基于新興技術，經過海量且多樣化的數據集訓練，ＡＩＧＰ能夠應用于許多下游任務。區別于針對特定任務的傳統人工智能大模型，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（動態任務規范），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可以通過不同的數據模式組合接受輸入并產生輸出（例如，可以接受檢查圖像、醫療文本、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，并使用準確的醫學語言解釋其輸出的結果。
二、ＡＩＧＰ在提升全科醫生能力中的應用
推薦意見３
幫助全科醫生提升問診、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，幫助全科醫生快速做出高效、科學的決策。（強推薦）
解讀與證據：
全科醫生服務是醫療衛生服務的“最后一公里”，符合全科醫生需求的 ＡＩＧＰ 可以打通壁壘，消除差距，全面強化基層社區全科醫生的專業技能，幫助基層社區全科醫生提升問診、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，提高診斷準確率，減少誤診和漏診，實現“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生做出高效、科學的臨床決策。
推薦意見４
幫助全科醫生完成我國執業醫生崗位培訓的學習需求。ＡＩＧＰ 能夠提供眾多的繼續教育課程和實踐培訓教程，為全科醫生提供隨時學習、及時學習、向最優秀的專家學習的機會，滿足崗位執業繼續教育學習需求。ＡＩＧＰ 能夠模擬臨床情景，為醫護人員提供實戰培訓和技能，提升臨床診治能力。（強推薦）
解讀與證據：
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出巨大潛力。ＡＩＧＰ通過模擬真實的患者生理反應、癥狀表現和人際互動，為醫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，通過繼續教育和實踐培訓，助力全科醫生能力的提升。可通過線上和線下結合、理論與實踐結合，提高醫生的職業素質和臨床技能，不受地理區域限制，隨時獲取最新的醫學知識和技能，這對于提高醫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能夠為全科醫生和其他醫護人員提供實戰培訓。這種培訓方式可以覆蓋多種臨床情景，從而提升醫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生的教育，也可以用于資深醫生的持續培訓。
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、多發病的診療，提高全科醫生診療能力和工作效率。ＡＩＧＰ能夠幫助自動執行常規和重復的醫療任務，從醫療數據輸入到高效搜索和匯總醫療信息，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，可幫助全科醫生節省非臨床工作時間。（強推薦）
解讀與證據：
ＡＩＧＰ能夠通過自動化處理大量常規和重復的醫療任務，例如醫療數據輸入、病歷管理和醫療信息檢索。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據，生成多維度的診斷報告。這些報告能夠提示醫生潛在的疾病可能性，甚至提供最新的臨床指南支持，使醫生能夠更快、更準確地做出診斷和治療決策。這不僅減少了醫生在非臨床任務上的時間投入，還使得醫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測患者的病情變化，還能夠根據個人的歷史數據生成動態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可以結合實時數據和患者的日常記錄，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能夠對社區常見慢性病依據“預防－診斷－治療－康復”取得的新進展循證信息，持續更新管理策略，為居民提供長期的個體化、精準化、一體化的數智慢性病管理。（強推薦）
解讀與證據：
ＡＩＧＰ通過大數據分析和人工智能技術，識別社區慢性病高風險人群。通過健康教育和個性化的健康干預措施，系統能夠幫助居民建立健康生活方式，降低疾病發生的可能性。ＡＩＧＰ利用智能算法分析居民的健康數據，提供早期篩查和風險評估。系統能夠整合來自不同醫療機構的數據，整合多種診斷工具，包括智能穿戴設備、遠程醫療等，方便居民進行健康監測和早期篩查。通過分析居民的健康數據，ＡＩＧＰ可以輔助醫生進行診斷，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的智能管理系統持續吸收最新的醫學研究和臨床數據，確保管理策略的前瞻性和科學性。這種動態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的健康挑戰。
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據，感知和評估用戶疾病發生風險，向用戶發布預警，指導其及時采取疾病預防措施。（強推薦）
解讀與證據：
ＡＩＧＰ利用多源數據，運用機器學習和數據分析技術，評估用戶的疾病發生風險。系統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
依據出院患者的醫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護理計劃。ＡＩＧＰ能夠協助全科醫生管理和準確給藥，及時提醒醫生和患者。能夠實現遠程監測患者健康，分析生理參數、設備數據和健康記錄，幫助醫生管理疾病，減少再住院率和急診率；通過遠程醫療建議和護理指導，改善遠程護理體驗。（強推薦）
解讀與證據：
ＡＩＧＰ分析出院患者的醫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支持全科醫生進行疾病管理和準確給藥。系統會及時提醒醫生關于藥物劑量、用藥時間及可能的藥物相互作用，幫助醫生做出更加準確的醫療決策，及時提醒醫生和患者。ＡＩＧＰ實現對患者健康的實時遠程監測，能夠收集和分析心率、血壓、血糖等生理參數，及時掌握患者的健康狀況，幫助醫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，實現批量外呼、人機交互、自動統計等功能，助力醫療衛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，提高醫務人員工作效率。（強推薦）
解讀與證據：
ＡＩＧＰ 可以自動進行批量外呼，及時聯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。自動收集和統計隨訪數據，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務人員的統計負擔，提高了數據處理的準確性。
《智能全科醫生中國專家共識》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生與健康學院、中國醫師協會全科醫師分會）
共識執筆人：劉民（北京大學公共衛生學院）、路孝琴（首都醫科大學全科醫學與繼續教育學院）、劉玨 （北京大學公共衛生學院）
共識專家組（按姓氏筆畫排序）：丁靜（首都醫科大學附屬復興醫院月壇社區衛生服務中心）、馬力（首都醫科大學附屬北京天壇醫院全科醫學科）、王仲（清華大學附屬北京清華長庚醫院全科醫學科）、牛奔（深圳大學管理學院）、劉民（北京大學公共衛生學院）、劉玨（北京大學公共衛生學院）、杜雪平（中國醫師協會全科醫師分會）、吳浩（首都醫科大學全科醫學與繼續教育學院）、胡健（清華大學萬科公共衛生與健康學院）、陶立元（北京大學第三醫院臨床流行病學研究中心）、梁萬年（清華大學萬科公共衛生與健康學院、中國醫師協會全科醫師分會）、韓建軍（海峽兩岸醫藥衛生交流協會）、路孝琴（首都醫科大學全科醫學與繼續教育學院）
共識學術秘書組：閆溫馨（清華大學萬科公共衛生與健康學院）、張石默（北京大學公共衛生學院）、康良鈺（清華大學萬科公共衛生與健康學院）、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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