作为一种全国性趋势的一部分，在疫情期间，纽约大学朗格尼医疗中心的更多患者开始使用电子健康记录工具向医生询问问题、补充处方和查看测试结果。许多病人的数字问询是通过一个名为In Basket的通信工具发送的，该工具被内置在纽约大学朗格尼大学的电子健康记录系统EPIC中。
纽约大学朗格尼医学中心首席医疗信息官保罗·a·泰斯塔(Paul a . Testa)在一篇文章中写道，尽管医生们一直花时间管理电子病历信息，但近年来，他们每天收到的信息数量每年增长30%以上。Testa写道，医生每天收到超过150条In Basket信息并不罕见。由于医疗系统的设计不适合处理这种流量，医生们最终只能填补空白，下班后花很长时间筛选信息。这种负担被认为是一半的医生报告倦怠的原因之一。
现在，由纽约大学格罗斯曼医学院(NYU Grossman School of Medicine)的研究人员领导的一项新研究表明，人工智能工具可以像人类医疗保健专业人员一样准确地起草对患者电子病历查询的回答，并且具有更强的“同理心”。研究结果强调，只要人类提供者在发送人工智能草案之前对其进行审查，这些工具就有可能大大减轻医生的“篮子”负担，同时改善他们与患者的沟通。
纽约大学朗格尼医疗中心一直在测试生成式人工智能(genAI)的能力，在这种技术中，计算机算法根据人们在互联网上使用单词的方式，为任何句子中的下一个单词开发可能的选项。这种下一个单词预测的结果是，基因人工智能“聊天机器人”可以用令人信服的类似人类的语言回答问题。NYU Langone在2023年授权了GPT4的“私人实例”，GPT4是著名的chatGPT聊天机器人的最新亲戚，它让医生在坚持数据隐私规则的情况下使用真实的患者数据进行实验。
这项新研究于7月16日在线发表在《美国医学会杂志网络公开版》上，研究了gpt4生成的患者in Basket查询草稿，并让初级保健医生将它们与人类对这些信息的实际反应进行了比较。
“我们的研究结果表明，聊天机器人可以通过对患者的担忧做出有效和同情的反应来减少护理人员的工作量，”该研究的主要作者、纽约大学格罗斯曼医学院医学系临床助理教授威廉·斯莫尔医学博士说。“我们发现，集成了ehr的人工智能聊天机器人使用特定于患者的数据，可以起草与人类提供者质量相似的消息。”
在这项研究中，16名初级保健医生对344对随机分配的人工智能和人类对患者信息的回应进行了准确性、相关性、完整性和语气的评分，并表明他们是将人工智能回应作为初稿，还是必须从头开始编写患者信息。医生不知道他们正在审查的反应是由人类还是人工智能工具(盲法研究)产生的。
研究小组发现，生成式人工智能和人类提供者的回答的准确性、完整性和相关性在统计学上没有差异。生成式人工智能的回答在可理解性和语气方面比人类提供者高出9.5%。此外，人工智能的回答被认为具有同理心的可能性是其他人的两倍多(125%)，使用表达积极(可能与希望有关)和归属感(“我们在一起”)的语言的可能性是其他人的62%。
另一方面，研究人员表示，人工智能的回答时间也要长38%，使用复杂语言的可能性要高31%，因此需要对该工具进行进一步培训。根据一种被称为Flesch Kincaid分数的可读性标准衡量标准，人类对病人问题的回答达到了6年级的水平，而人工智能的写作水平达到了8年级的水平。
研究人员认为，聊天机器人使用病人的私人信息，而不是一般的互联网信息，更接近于这项技术在现实世界中的使用方式。未来的研究将需要确认私人数据是否专门改善人工智能工具的性能。
“这项工作表明，人工智能工具可以根据患者的要求建立高质量的草稿，”通讯作者Devin Mann博士说，他是纽约大学朗格尼医学中心信息技术(MCIT)信息学创新高级主任。“有了医生的批准，在不久的将来，基因人工智能信息的质量、沟通方式和可用性将与人类产生的反应相当，”曼恩补充说，他也是人口健康和医学系的教授。
和dr。来自纽约大学朗格尼健康中心的研究作者Small和Mann分别是Beatrix Brandfield-Harvey, Zoe Jonassen, Soumik Mandal, Elizabeth Stevens, Vincent Major, Erin Lostraglio, Adam Szerencsy, Simon Jones, indalon Aphinyanaphongs和Stephen Johnson。另外两位作者是纽约大学坦顿工程学院的Oded Nov和纽约大学斯特恩商学院的Batia Wiesenfeld。
本研究由美国国家科学基金会拨款1928614和2129076资助，瑞士国家科学基金会拨款P500PS_202955和P5R5PS_217714资助。
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