幾十年以來，人們通常都會用搜尋引擎來搜尋身體出現的各種症狀，是不是生病導緻的。
直到現在每天仍然有數以百萬計的人會在網上咨詢醫生，盡管往往收效甚微，并且由于許多線上健康資源品質的參差不齊，這種搜尋甚至可能是有害的。
國外一些地方甚至發起了 "不要用谷歌 "的運動，敦促人們不要使用網際網路來解決健康問題。
但是，對于想要确定自己有什麼問題的人來說，網際網路可能突然變得更有幫助。因為ChatGPT，一個新的人工智能聊天機器人出現了，它有可能成為醫療診斷的一個遊戲規則改變者。
它建立在之前的人工智能模型--生成性預訓練轉化器3（GPT-3）的基礎上，這是一個通用的人工智能模型，它被訓練為使用網際網路上大量的非結構化文本集來預測句子中的下一個單詞。
GPT-3的獨特之處在于它的規模--在其建立時，它是建立在數百千兆位元組的線上文本資料上的最大的人工智能模型之一。
ChatGPT是GPT-3的一個使用者友好版本，包括一個易于使用的聊天框，個人可以直接向其提問。
它還包括對GPT-3的修改，使其更有可能産生使用者會覺得有幫助的文本。
由此産生的輸出往往是顯著的；使用者很快發現他們可以将ChatGPT用于廣泛的應用，如修複計算機代碼中的錯誤，以及撰寫原創的分析性文章。
在推出的短短五天内，就有超過100萬人建立了賬戶使用ChatGPT。
然而ChatGPT并不是醫療領域在網絡上的第一個創新者和嘗試者。
在過去十年中，症狀檢查器已經在網站和智能手機應用程式中出現，以幫助人們搜尋健康資訊。
症狀檢查器有兩個主要功能：它們促進自我診斷并協助自我治療。
它們通常為使用者提供一份潛在的診斷清單，并建議他們應該多快地尋求治療，如現在就去看醫生與你可以在家裡治療。
國外專業團隊對症狀檢查器與chatGPT的功效作了對比測試：
一、症狀檢查器功效測試：
該團隊曾經用45個臨床樣本在不同的臨床嚴重程度範圍内測試了23個症狀檢查器的性能。
平均來說，症狀檢查器僅有51%的時間在前三個選項中列出了正确的診斷，三分之二的時間建議尋求護理。
當同樣的臨床樣本被提供給醫生時，醫生做得更好，更有可能在前三個選項中列出正确的診斷（84%）。
盡管醫生比症狀檢查者做得更好，但與之前的研究一緻，誤診仍然普遍存在。
二、chatGPT功效測試：
該團隊同樣給ChatGPT提供了以前用症狀檢查器和醫生測試過的45個臨床樣本。
chatGPT在45個臨床樣本中的39個列出了正确的診斷，正确率為87%，超過了症狀檢查器的51%，并為30個臨床樣本提供了适當的分診建議，占比67%，它在診斷方面的表現似乎已經随着更新而改善。
即便是舊版本的ChatGPT測試同樣的臨床樣本時，其準确率仍然能保持82%。
但是，該團隊表示這些測試裡面仍然有一些因素需要注意，首先是測試的臨床樣本，隻有45個病例，并使用了用于測試醫學生和住院醫生的那種臨床樣本，這并不一定能反映普通人在現實世界中可能描述的症狀。
是以，該團隊對測試結果的普遍性持謹慎态度。
此外，該團隊還注意到ChatGPT的結果對資訊的呈現方式和所問的問題都很敏感。
換句話說，chatGPT在輔助醫療方面還需要做更多及更嚴格的測試。