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我是一名30多岁的男性，大约5年前开始出现奇怪的健康问题。虽不是大问题，但有很多恼人的症状，比如锻炼时容易受伤、恢复缓慢、莫名疲劳，有时疼痛难忍，几乎无法行走。最初，针对每个症状我去看不同的医生，尝试了各种方法，如核磁共振、脊椎按摩、药物、类固醇，但都无济于事。我完全听从医生的建议，开始涉足长寿医学，以为可能是早衰，改变饮食、锻炼习惯、睡眠时间表，但仍无改善，病因一直是个谜。最近，脚趾受伤一个月都没好，我去看了风湿病专家，他们做了基因检测，诊断出我患有轴性脊柱关节炎，这是我5年多来一直在寻找的答案。疯狂的是，在确诊之前，我把之前所有的病历和症状输入GPT - O1 pro，它实际上把这种疾病列为最有可能的情况！这让我思考，为什么没有医生早点发现呢？这是一种罕见的疾病，自身免疫疾病会影响全身。关节疼痛不仅仅是关节疼痛，眼睛干涩也不仅仅是眼睛问题，常规的医疗流程并非是将所有情况综合考虑的。所以我有一个想法，如果我们创建一个开源系统，可以分析某人完整的病史，包括家族病史（在我的病例中这是一个重要线索），并制定个性化的健康计划呢？它不会取代医生，但可以帮助患者和医疗专业人员发现规律。构建我的个人系统很有挑战性：1. 每家医院的检测结果使用不同的格式和单位，必须创建一个GPT工作流程来将一切标准化。2. 仅靠RAG是不够的，需要一个大的上下文窗口来一次性分析所有内容以获得最佳结果。3. 找到可靠的医疗来源很困难，将官方指南与近期论文和可信的YouTube内容相结合。4. GPT - O1 pro最擅长根源分析，Google Note LLM在引用方面表现出色，Examine在提出行动建议方面表现卓越。最后，我使用Google Sheets构建了一个系统来查看我的数据并与可信的医疗来源交互，这对管理我的病情和更好地了解我的健康状况非常有帮助。

讨论总结

原帖作者分享了自己使用GPT - O1 Pro辅助发现自身免疫疾病的经历，并提出构建个性化健康分析系统的想法。评论者们从不同角度展开讨论，包括AI在医疗诊断中的作用、与医生的沟通方式、医疗数据隐私、AI诊断的准确性、医生误诊情况以及自身的患病经历等，整体氛围积极且多元，大家各抒己见，既有对AI辅助医疗的看好，也有对其风险和局限性的担忧。

主要观点

  1. 👍 AI有助于医疗诊断但不能替代医生
    • 支持理由：AI可以整合大量信息，能提醒医生关注罕见病，有助于医生跟上知识更新、辅助思考，但医生的专业判断和检查仍不可缺少。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 与医生沟通AI辅助的结论需要技巧
    • 正方观点：直接告知医生是AI得出的结论可能引起反感，讲究外交策略，以请求鉴别诊断的方式沟通更好。
    • 反方观点：无
  3. 💡 构建个性化健康分析系统面临诸多挑战
    • 解释：面临监管、法律、隐私方面的问题，一旦出错责任风险大，且可能只有有能力构建的人受益，还面临竞争，虽概念不新但实现复杂。
  4. 🤔 单个样本量无法证明AI在医疗诊断的有效性
    • 解释：仅以原帖作者这一个样本不能说明GPT - O1 Pro在医疗诊断方面有效，如WebMD因担心诉讼不会仅凭一个样本下诊断。
  5. 😕 GPT - O1未被训练用于医疗诊断工作
    • 解释：训练医疗领域的AI需要大量不公开的医疗数据，且还需训练其解读X光片能力。

金句与有趣评论

  1. “😂如果 你拿着AI给出的与医生相反的诊断结果与医生争论，那么 医生会说，去找AI拿药做后续治疗，别来找我了。”
    • 亮点：生动地描述了直接与医生争论AI诊断结果可能导致的糟糕局面。
  2. “🤔Axial spondy (and its more well - known phenotype, ankylosing spondylitis) is missed by non - rheumatologists quite a bit.”
    • 亮点：指出轴性脊柱关节炎易被非风湿科医生误诊的现象。
  3. “👀很多人都在说LLMs正在将AI的利益集中在少数公司手中。但实际上，利益是跟随用户的。”
    • 亮点：对AI利益分配提出不同看法，强调用户受益。
  4. “😉It could be a great use case for someone like a cardiologist and psychiatrist who were (very slowly) working together to figure out my elevated heart rate and sweating, trying to determine if it was cardiovascular or anxiety.”
    • 亮点：举例说明推理模型在多学科医生合作诊断场景中的应用。
  5. “🤨样本量的1意味着毫无意义。”
    • 亮点：简洁地表达了对以单个样本得出结论的否定态度。

情感分析

总体情感倾向较为积极理性，大部分评论者客观地看待AI辅助医疗这一话题。主要分歧点在于对AI在医疗诊断中的可靠性看法不同，部分人认为AI目前存在诸多不足不能替代医生，另一部分人则看好AI的辅助作用。可能的原因是大家的专业背景、自身患病经历以及对AI技术的了解程度不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于如何更好地训练AI用于医疗诊断，以及如何解决医疗数据获取和隐私保护问题。
  • 潜在影响：如果AI在医疗诊断辅助方面发展良好，可能会提高医疗诊断效率，减少误诊情况，也可能改变医患沟通和医疗服务模式；但如果处理不好数据隐私和责任问题，可能会引发医疗纠纷和信任危机。

详细内容：

《借助 GPT-O1 Pro 发现自身免疫疾病：Reddit 上的热烈讨论》

在 Reddit 上，一篇题为“How I Used GPT-O1 Pro to Discover My Autoimmune Disease (After Spending $100k and Visiting 30+ Hospitals with No Success)”的帖子引起了广泛关注。帖子作者是一位 30 多岁的男性，5 年来一直遭受各种奇怪的健康问题困扰，看了 30 多家医院也无果。最终通过基因检测确诊为轴性脊柱关节炎，而在此之前，他将自己的医疗记录和症状输入 GPT-O1 Pro 时，该模型就已经列出了这种可能性。

这一话题引发了众多讨论，观点各异。有人认为，患者自行借助 AI 诊断并与医生争论可能会引起医生反感，但也有人觉得以恰当的方式呈现研究结果有助于医患沟通。还有观点指出，AI 虽然在某些情况下能给出接近正确的诊断，但仍存在局限性，比如输入信息的准确性和医生检查的客观数据不可替代。

有用户分享了自己或家人的类似经历，比如一位用户的母亲被误诊多年仍未找到病因，还有用户讲述了自己曲折的诊断过程。

一些有趣或引发思考的观点也不断涌现，比如有人认为患者在支付高昂医疗费用的情况下仍难以得到准确诊断令人悲哀，有人则探讨了开放源代码系统在医疗领域的应用前景。

这一话题的核心争议点在于，AI 在医疗诊断中的作用和可靠性究竟如何，以及患者应如何合理利用 AI 辅助诊断而又不过度依赖。

在众多见解中，有医生指出轴性脊柱关节炎等疾病易被非风湿病专家误诊，AI 在临床医学中的应用已逐渐展开，但不会很快完全取代医生。还有人提到，使用 AI 诊断存在法律风险和数据隐私问题。同时，也有用户认为开放源代码的医疗诊断系统有可能帮助到更多人，但需要解决诸多技术和法律难题。

总之，Reddit 上关于这一话题的讨论丰富而多元，既反映了人们对新技术在医疗领域应用的期待，也展现了对其潜在风险和挑战的担忧。