宾夕法尼亚大学主导的一项新的随机对照试验发现，AI驱动的聊天机器人可以提高对疫苗持犹豫态度的父母为其子女接种人乳头瘤病毒(HPV)疫苗的可能性，但效果并不比标准的公共卫生书面材料更好。
研究结果引发了关于AI在何种情况下、以何种方式以及在多大程度上能增强公共卫生沟通的疑问。"将聊天机器人与不采取任何措施进行比较并不是一个公平的测试。真正有趣的问题是，它是否比公共卫生机构已经提供的内容表现更好。在我们的研究中，它并没有。"计算机与信息科学(CIS)研究副教授、该研究高级作者Sharath Chandra Guntuku表示。
发表在《JAMA Network Open》杂志上的这项试验——包括美国、英国和加拿大的近1300名参与者——发现，与那些未接受任何干预措施的父母相比，与聊天机器人互动的持怀疑态度的父母更有可能表示他们打算为孩子接种疫苗。
但是，花几分钟阅读来自疾病控制与预防中心(CDC)等政府卫生机构提供的关于HPV疫苗益处的标准在线书面材料，几乎产生了相同的效果。
"很容易将AI聊天机器人与不采取任何干预措施或非常弱的对照条件进行比较并得出积极结果，"计算机与信息科学博士生、该研究第一作者Neil Sehgal表示，"但我们想知道聊天机器人是否提供了公共卫生机构已经提供的内容之外的价值。"
AI在公共卫生中的前景与挑战
随着聊天机器人变得更加强大和广泛使用，世界各地的研究人员开始探索AI在多大程度上能够改变人们的观念，这一问题因疫苗犹豫情绪的上升而变得更加紧迫。
两年前，一项研究发现AI驱动的聊天机器人可以减少对阴谋论的信念。2025年，中国的一项随机对照试验发现，让父母使用聊天机器人提高了他们为女儿接种HPV疫苗或预约接种的可能性。
但这些研究及其类似研究的设计往往难以评估聊天机器人的有效性。例如，在中国研究中，两周的聊天机器人使用与不采取任何干预措施进行了比较，这使得不清楚其他说服性内容（如标准公共卫生材料）是否会产生类似效果。
"这里的创新之处在于与一个强大、现实的对照组进行比较，"家庭与社区健康护理和卫生政策教授、该研究合著者Alison M. Buttenheim表示。
以更高标准测试AI
相比之下，宾夕法尼亚大学团队制定了严格指南，使聊天机器人尽可能与现有公共卫生材料具有可比性，并评估其随时间的效果：分配到聊天机器人或书面材料组的参与者接触每种材料的最短时间均为三分钟，所有参与者在干预后15天和45天均被评估其为孩子接种疫苗的意愿。
在这些更严格的条件下，聊天机器人的创新功能——包括其能够实时与父母对话的能力——实际上没有提供任何额外的好处，即使父母与聊天机器人的互动时间比书面材料更长。
"虽然聊天机器人对话可以立即改变意愿，"计算机与信息科学教授、该研究合著者Lyle Ungar表示，"但与设计良好的公共卫生材料相比，它们的优势消失了，并且随着时间的推移也没有持续。"
事实上，在45天时，被分配阅读公共卫生材料的参与者比那些与聊天机器人互动或未接受任何干预的参与者表达了更高的为孩子接种疫苗的意愿。
"AI聊天机器人很有前景，但不应仅仅因为它们更新颖或更具互动性就假设它们优于现有工具，"Guntuku补充道，"CDC网页的简短阅读至少与聊天机器人对话一样有效，而且效果实际上持续时间更长。"
将意愿转化为行动的挑战
研究人员警告说，对每种干预措施的最短接触时间可能夸大了此类书面公共卫生材料在现实世界中的强度。"所有对HPV疫苗持犹豫态度的父母都会选择在CDC网页上花整整三分钟吗？"Sehgal问道，"也许会，也许不会；聊天机器人肯定更具互动性。"
最终，无论是书面材料还是聊天机器人，这些干预措施都没有增加在研究45天窗口期内表示其子女实际接种了HPV疫苗的父母比例，这凸显了解决疫苗犹豫的挑战。
研究人员表示，这项研究可能太短，干预措施过于集中在沟通上，而非时间、金钱和儿科医生获取等医疗保健的结构性障碍，导致参与者无法更多地为孩子接种疫苗。
"疫苗接种不仅仅是一个沟通问题，"Buttenheim表示，"即使干预措施改变了某些父母的想法，将意愿转化为行动需要付出很多努力。"
迈向基于证据的公共卫生AI应用
接下来，研究人员希望在更复杂的场景中测试AI的使用，其中聊天机器人不仅作为一次性的对话伙伴，还作为医疗礼宾，帮助预约、发送提醒并与临床医生联络。"如果聊天机器人与其他功能配对，可能会更有用，"Ungar指出。
宾夕法尼亚大学团队还将这项工作扩展到全球卫生环境，包括在尼日利亚进行的AI支持疫苗沟通研究。目标是了解如何将聊天机器人干预措施适应当地环境，而不仅仅是从在美国、英国和加拿大进行的研究中简单输出。
"对于AI工具在公共卫生中有用，它们必须在可能实际部署的社区中进行评估，"Sehgal表示，"这意味着要与合作伙伴合作，了解担忧、语言、信任和获取问题，而不仅仅是翻译聊天机器人提示。"
最终，研究人员希望他们的工作鼓励采用更基于证据的方法来将AI用于公共卫生。"我们需要将AI工具与现实的替代方案进行评估，"Guntuku表示，"是时候将对话从'AI能说服人们吗？'转向更细致的问题，如'AI何时为谁在什么条件下增加有意义的价值？'"
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