ChatSonic在骨关节炎管理中的应用潜力与挑战：一项基于实时知识图谱的对话型人工智能评估研究

本综述系统评估了对话型人工智能ChatSonic在骨关节炎（OA）健康信息提供中的表现。研究表明，ChatSonic能够利用Google知识图谱实时生成准确、易懂的OA管理信息（包括症状、治疗及生活方式干预），并有效澄清常见误区。尽管其在提供个性化医疗建议和模拟医患互动方面存在局限，但通过整合可信来源（如医学期刊）和优化交互设计，有望成为辅助医疗专业人员开展患者教育的有效工具。

　　

引言

骨关节炎（Osteoarthritis, OA）作为一种常见的关节退行性疾病，全球影响着超过5.28亿人，其患病率随着人口老龄化和生活方式因素呈上升趋势。OA不仅导致疼痛、功能丧失和残疾，还带来巨大的社会经济负担。患者医疗费用比非OA患者高出1.5–2.6倍，间接成本（如生产力损失）在就业人群中可占总成本的75%。然而，医患比例失衡和咨询时间有限限制了OA的有效管理，使得医生难以充分解决体重管理、体育锻炼等关键生活方式干预措施。

近年来，人工智能对话机器人（如Writesonic公司发布的ChatSonic）在医疗保健领域的应用潜力日益凸显。ChatSonic的优势在于利用Google知识图谱（Knowledge Graph）实时更新事实内容，提供准确可靠的信息，无需频繁手动更新。研究表明，聊天机器人能够在在线论坛上为患者问题提供高质量、富有同理心的回答，显示出通过数字平台协助医疗专业人员及时回应患者疑虑的潜力。

DISCERN工具作为一种经过验证的可靠工具，常用于评估治疗选择书面信息的质量以及生成高质量、基于证据的消费者健康信息。该工具已成功应用于评估多个领域聊天机器人生成健康信息的可靠性。因此，DISCERN也可用于评估聊天机器人生成的OA信息，确保患者获得可靠且符合需求的指导。

方法论

作者设计了11个关于OA的常见患者查询问题，重点关注OA症状、治疗方法、生活方式调整和常见误解等患者经常在线搜索的主题。这些问题基于热门搜索趋势和洞察力进行筛选，确保与患者关注点和误解高度相关。

聊天机器人的回答从OA管理的几个关键领域进行评估：

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  症状：解决疼痛、僵硬和关节功能问题。
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  治疗选择：涵盖药物干预、物理治疗和手术替代方案。
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  生活方式调整：包括运动、体重管理和饮食改变的建议。
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  误区澄清：阐明关于OA病因和治疗的常见误解。

这种综合方法确保了聊天机器人的回答与OA患者的多方面需求保持一致。精心设计的问题被逐一输入ChatSonic，后者利用其实时访问Google知识图谱的能力生成回答。这些互动记录被记录下来，并通过与同行评审的医学文献和既定临床指南进行交叉比对，分析其准确性、相关性以及解决患者疑虑的能力。

结果

观察发现，ChatSonic能够生成详细且事实正确的文稿，语言清晰易懂，例如：“在活动期间、长时间活动后或一天结束时关节疼痛或酸痛是骨关节炎的常见症状。”为了支持其传递的内容，ChatSonic引用了学术期刊、在线文章和网站等多种来源的参考文献。它还澄清了关于OA的流行误解，例如：“没有科学证据表明掰指关节会导致骨关节炎。”值得注意的是，ChatSonic会引导用户就涉及个性化护理和治疗、药物剂量或安全问题的具体疑虑咨询医疗保健提供者。它还提供了诸如推荐OA患者使用家庭疗法和低冲击运动，以及患有胃病、肾脏或肝脏疾病者避免使用布洛芬治疗OA等信息。

结论

ChatSonic能够生成符合现实的信息，这使其未来可能成为医疗患者宝贵的资源。它可以快速提供准确、简洁的信息，使患者能够轻松获取易于理解的医疗信息，更好地了解自身状况，而无需自行搜索数据。它还可以作为了解最新医学研究和治疗方法、以及管理慢性病和其他长期健康问题的有用工具。

挑战

ChatSonic在OA管理中的应用面临若干挑战，特别是在信息质量以及复制医患互动方面存在局限性。虽然像ChatSonic这样的AI工具提供了可访问的健康指导，但其输出往往缺乏科学参考文献或可信来源，引发了对其可靠性的担忧。例如，评估类似工具（如ChatGPT）的研究发现，针对OA相关查询的回答通常是泛泛而谈，或遗漏了关于治疗风险和益处的关键细节。此外，ChatSonic的单向沟通模式无法复制临床咨询中动态的问答过程，即医生会探究症状、根据患者反馈调整建议并解决个体化问题。

此外，提供针对患者特定需求的建议以及开具处方药超出了ChatSonic当前的能力范围，需要医疗专业人员的专业知识和判断。其次，其回答的非确定性性质（即输入的微小变化可能导致回答差异很大）也限制了其有效性。再者，聊天机器人在医疗保健环境中的使用引发了一些伦理担忧。此外，生成不准确内容的可能性可能对医疗保健产生严重的负面影响，因此在医疗实践中必须谨慎对待这一问题。

未来展望

未来，ChatSonic有潜力通过在线咨询期间为患者询问提供快速、 empathetic 且高质量的回答，来协助医疗保健专业人员。这可以提高医疗服务的效率，使医生能够专注于更复杂的病例。为了最大化其效用，医疗保健提供商可以在监督和验证ChatSonic生成的信息方面发挥关键作用，确保其与医学期刊等可信来源保持一致，从而保证与患者分享的信息是准确和经过验证的，最终提高护理质量和患者满意度。

为了实现这一潜力，需要采取若干补救措施来解决现有挑战。例如，ChatSonic应集成能够自动引用可信来源（如医学期刊或临床指南）的系统，以确保透明度和可靠性。在特定领域数据集上训练模型将使聊天机器人能够提供更全面、具有情境意识的、针对患者需求的回答。纳入模拟医患咨询的交互功能（例如进行后续提问和交换个性化建议）可以进一步增强其在提供个性化护理方面的效用。此外，为手术或药物变更等关键决策嵌入警告，并简化医学术语，将提高患者的可及性和安全性。

进一步的研究应侧重于评估ChatSonic对患者询问回答的可靠性和准确性。对AI感兴趣的医疗专业人员之间的合作可能导致开发基于大语言模型（Large Language Models, LLMs）的新AI软件，这些软件能够生成经过验证的、高质量的、可靠的患者问题答案。这种合作可以提高AI生成医学信息的精确性，并解决当前的局限性。