AI或许能帮助医生回复患者消息，但不准确的细节、冗长的回复和遗漏的临床问题可能使本应节省时间的草稿变成额外的编辑工作。
人工智能真的能为医生节省时间吗？如果医生要花大量时间修正AI写的内容，那答案可能是否定的。达特茅斯学院的最新研究给出了这一结论。该研究发现，AI生成的患者消息回复可能包含不准确或不相关的医疗细节，遗漏重要的后续问题，且内容过于冗长，导致医生编辑这些回复所花费的精力可能超过从头撰写回复。
人工智能正越来越多地引入医疗保健领域，以减少诸如记笔记、制表和回复患者门户消息等行政工作。目标很简单：减轻文书压力，让医生和护士有更多时间专注于患者护理。
但患者沟通需要的不仅仅是流利的医学语言。医生通常需要识别哪些信息缺失，提出正确的问题，并决定哪些临床细节最为重要。
达特茅斯研究人员发现，AI生成的回复经常与临床医生实际会写的回复不同。一些回复过于冗长，其他则包含不相关或不准确的医疗信息。AI系统还经常未能提出可能改变临床判断的后续问题。
"我们发现AI能像医生一样说话，但不能像医生一样思考，"该研究的合著者、计算机科学助理教授Sarah Preum表示。
一个患者案例说明了这一点的重要性。一位32岁、正在服用胃酸反流药物的女性联系医生反映持续恶心。AI生成的回复建议她可能需要在服药期间调整饮食。
医生则替换为一个更为直接的临床问题：她是否有可能怀孕。
在字数上差异虽小，但在临床推理上却至关重要。
研究人员分析了达特茅斯健康中心10,105名患者与其初级保健医生之间的146,000次对话。研究团队开发了一种工具，用于比较AI生成的患者回复与医疗专业人员创建的真实回复。
研究人员还评估了六个大型语言模型和商业AI平台生成的草稿：Claude、Gemini、ChatGPT、Llama、Aloe和Qwen。
研究人员没有仅仅衡量AI答案在医学上是否准确，而是关注一个实际问题：医生在发送回复给患者前需要做多少编辑工作？
Preum表示这很重要，因为"创建更多编辑工作的系统可能只是转移了工作瓶颈，而不是消除它"。
"你不想将大型语言模型整合到工作流程中，只是转移瓶颈，让医生将认知能量用于扮演AI清洁工并修正错误，"她说。
研究还发现，当系统适应个别医生的沟通风格和标准时，AI的表现会有所改善。个性化AI使准确性提高了33%，减少了26%的编辑工作量。
研究人员开发了一种名为TADPOLE的训练方法，即"主题代理直接偏好优化学习"(Thematic Agentic Direct Preference Optimization for Learning Enhancement)。
TADPOLE使用医生撰写和AI生成的回复组合进行训练。当应用于六个AI模型时，起草的消息更符合医生对精确性和信息质量的期望。
达特茅斯盖泽尔医学院社区与家庭医学副教授Tim Burdick表示，更好的消息生成可能为忙碌的临床医生每天节省一到两个小时的工作时间。
需要编辑的数量似乎是决定AI草稿是否有用的关键。小的修正可能比从头开始写整个回复更容易。但对于更长的草稿，问题就更为严重。
"如果你必须编辑75%的消息，你可能花费更多时间和精力进行修改，而不是直接从头写，"Burdick说。
他建议，医生可能需要编辑少于30%的AI生成消息，AI工具才能提供实质性好处。
研究结果表明，更长更详细的AI回答并不一定更好。识别关键临床问题的简短回复可能比充满不必要信息的精心修饰段落更有用。
并非AI生成沟通的每个特征都会造成问题。研究人员发现，与在时间压力下工作的忙碌医生相比，AI回复通常更具同理心和更全面。
例如，AI系统可能会承认患者感到不适，或称赞某人遵循了治疗计划。
研究人员建议，AI可能有助于"推动"临床医生朝着更具同理心的沟通方向发展。
示例回复包括"你在减量过程中做得非常好"等消息，或"如果你感到头晕，请致电分诊"等实用安全指南。
谨慎使用，这些功能可以帮助患者感到被倾听，同时仍允许临床医生提供安全沟通所需的医疗判断。
该研究还确定了谁使用患者门户的一个重要模式。55岁以上的人占所分析的所有门户消息的65%。65岁以上的患者生成了24%的消息。
研究人员表示，这表明患者门户和AI辅助沟通工具应该考虑到老年人的需求。随着医疗系统越来越依赖数字通信，"易用性、消息清晰度和可访问性"可能变得越来越重要。
研究人员不期望AI在没有临床监督的情况下独立回答患者消息。
"我不预见门户可以在没有临床医生先编辑的情况下回应患者，"Burdick说。
他补充说，更好的AI系统可能让医生更快地审查消息，并减少心理努力。
达特茅斯团队目前正在研究医生实际花费多少时间编辑自动草稿。研究人员还计划从用户角度测试TADPOLE，并检查医生和患者如何评价AI辅助消息。
目前，研究表明，AI在患者沟通中的价值将取决于的不仅仅是消息听起来有多像人类。该系统必须识别重要的临床问题，避免分散注意力的信息，并生成真正减少医生工作的草稿。
正如Burdick所指出的，医疗保健"仍然远未达到将临床医生从工作流程中移除的阶段"。
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