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每周500条患者消息压垮医生!AI能救场,但有致命短板

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现在咱们看病是越来越方便了,有个头疼脑热的小问题,不用次次跑医院挂号排队,可以直接在医院的线上患者平台发条消息,即刻就能咨询医生。

但这份咱们觉得省事的方便,落到医生头上,可就成了一副甩不掉的重担。

达特茅斯医疗中心的家庭医生蒂姆・伯迪克就是个典型例子。

他每天7点到医院,上午9点到下午5点接诊大约15位病人,6点才能下班。

但是下班后并不意味着工作结束,他还得继续回复患者的线上消息。



图源:豆包AI生成

可别小瞧这些线上消息,自从平台开通后,患者有空的时候随手发,一天下来其实量特别大。

伯迪克算了算,一周攒下来能有差不多500条。

为了回完这些消息,他经常要加班到晚上九点半。

这么连轴转,别说是家庭医生,谁都扛不住。

现在基层医生职业倦怠越来越严重,很大一部分原因就是被这些海量消息拖住了。

所以伯迪克就想:现在AI大模型这么火,能不能让它来搭把手?

他和达特茅斯精准健康与人工智能中心的技术副主任萨拉・普雷姆博士一起做了项研究,想法很简单:让AI先读取匿名的患者消息,再结合患者的既往病史,先写个回复草稿出来,最后由医生审核修改,这样总能省点时间吧?

为了测准效果,他们找了6款主流大模型,用超过14.6万条真实的医患线上对话做训练,再让模型们现场写回复。

测的模型里既有大家熟悉的ChatGPT、Claude、Gemini这类商业大模型,也有基于Llama和通义千问的开源模型。

测试结果发现,AI离直接上岗给患者回消息,还有很长的路要走。

最核心的问题,就是AI太爱拍板,容易过度诊断、过度治疗。



图源:豆包AI生成

普雷姆博士解释说,真人医生碰到患者说身体疼,第一反应肯定是先追问细节:什么时候开始疼的?疼得有多厉害?1到10分能打几分?先把信息摸全了,再慢慢缩小判断范围。

但AI不这样,它拿到症状就直接下结论,上来就给你定病因,甚至直接说 “你该吃这个药”,连治疗方案都一并给出来了。

比起临床医生的谨慎,AI实在是太冒进了。

除此之外,AI还不会像医生那样问关键的跟进问题,回复里时不时还会出错。

参与这次测试的有些医生,看完AI写的内容直接表示:这东西不敢用。

甚至更早之前就有研究提过,别说省时间了,医生回头给AI补漏洞、改稿子,花的时间说不定比自己从头写还多。



图源:豆包AI生成

但AI也不是全没用,它恰恰在一个方面表现得比真人医生更出色——语气会更柔和,回应也更有人情味。

说起来也现实,医生每天忙得脚不沾地,回消息往往直奔主题,先把问题解决了再说,难免顾不上说两句安抚的话。

但AI不一样,它不会累,也不会有情绪,回复反而更耐心、更体贴,患者看了会觉得自己的感受被接住了。

研究里也说,共情这件事,对大模型来说反而是最容易实现的。

除了说话好听,AI干起流程化的杂活儿也挺靠谱。

比如预约排号、续开处方这种固定流程的事,用AI打辅助反而稳,确实能帮医生理顺工作流,这也是目前看来最适合AI落地的方向。

所以这项研究最终的结论很明确:现在的AI还没办法直接对接患者,但当个辅助工具还有很大的优化空间。

目前普雷姆博士已经在搭新的训练框架,专门教AI少随便下诊断、多向患者提问题,而且问题要更贴合每个患者的具体情况。



图源:豆包AI生成

“要教会大语言模型或AI问出靠谱的后续问题,真没那么简单,”普雷姆博士说道,“它们确实会提问,但跟临床医生比起来还差得远。我们现在的方向是看能不能找到更好的办法,让们学着像医生一样去推理。”

接下来,她和伯迪克的计划算一下医生在修改AI初拟回复内容上所花费的时间,他们想看看经过改良后,变得会提问的AI,到底能不能真帮医生省点事。

其实看完这项研究还让人感慨的,我们一直以为AI最擅长的是理性判断、专业分析,医生最不可替代的是人文关怀。

可现实恰恰相反,AI最容易做到的反而是耐心和温和;而真正需要临床经验、需要为患者担责任的诊断决策,它还差得很远很远。

这项研究说到底就一句话,AI还当不了医生,但当一个会好好说话的助手,已经够格了。

至于怎么AI当更称心的助手,不越界、不出错,真正给医生松绑、给患者踏实感,大概是接下来最该琢磨清楚的事。

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