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在医疗领域，医院出院小结对医护人员沟通至关重要，但写作存在挑战。研究人员开展 “利用 ChatGPT 生成传染病住院患者出院小结” 的研究。结果显示，ChatGPT 能提供有效框架，但存在缺陷。该研究为临床应用和教学提供参考，具有重要意义。
在医疗工作中，医院住院出院小结是医护人员之间沟通的关键工具，它详细记录了患者住院期间的各种情况，包括病情发展、治疗过程以及后续的随访计划，对患者的连续治疗起着不可或缺的作用。然而，撰写一份高质量的出院小结并非易事，它要求撰写者具备较强的书面沟通能力，能够从大量的医疗记录中提取关键信息，并进行有效的整合和简洁的呈现 。但在实际的医学培训中，这种技能往往没有得到足够系统的传授。对于传染病住院服务而言，患者的临床过程通常较为复杂，且很多患者需要长期随访，这使得初级医生在撰写这类患者的出院小结时面临更大的挑战。
为了解决这些问题，新加坡国立大学医院（National University Hospital）和国立大学卫生系统（National University Health System）传染病科的研究人员开展了一项关于利用 ChatGPT 生成医院住院出院小结的研究。他们的研究成果发表在《BMC Health Services Research》上。
研究人员采用了 GPT-3.5 版本的 ChatGPT 进行研究。由于在 2023 年 10 月撰写论文时，GPT-3.5 是公众可免费访问的版本，所以未选择更先进的 GPT-4.0。研究人员构建了三个假设的传染病住院场景，分别为：患者因登革热康复后出院并由全科医生随访；艾滋病患者因感染肺孢子菌肺炎（PCP）和巨细胞病毒（CMV）肺炎，治疗后转至康复机构进行进一步康复；严重类鼻疽且多器官功能障碍的危重患者，需转至三级中心进行体外膜肺氧合（ECMO）治疗。研究人员以散文形式向 ChatGPT 输入这些场景信息，并要求其按出院小结的格式输出，包括患者人口统计学信息、既往病史、住院问题总结、出院计划、随访药物和实验室数据等内容。最后，由两位独立的医生对 ChatGPT 生成的出院小结进行准确性和质量评估。
研究结果表明：
- 生成出院小结的能力：ChatGPT 成功为所有三个场景生成了出院小结。尽管其生成的小结结构并非完全统一，但都包含了患者人口统计学信息、既往病史和住院期间进展的关键细节，且能清晰传达出院后的随访计划。
- 优势方面：在总结患者人口统计学和既往病史时，ChatGPT 能够提取关键背景信息，如患者的糖尿病病史、当前用药情况、最近的糖化血红蛋白（HbA1c）结果等，还能对 HbA1c 结果进行评估。在描述住院期间出现的问题时，它能从自然语言中提取数据并以易于理解的方式呈现，如将类鼻疽患者的并发症系统地列出，并将相应的干预措施与临床问题关联起来。在传达出院后随访计划方面，它能准确突出重点，如提醒全科医生对登革热出院患者监测血压、复查实验室指标以及重启慢性病药物；对类鼻疽危重患者，能总结转院相关的重要细节，包括当前用药、会诊和血糖监测等。
- 存在的问题：在登革热病例中，ChatGPT 对疾病严重程度的描述不够精确，未提及是否存在 “警告标志”。艾滋病患者的案例中，它遗漏了患者住院期间进行支气管镜检查和支气管肺泡灌洗这一重要信息。在类鼻疽病例中，它错误地提出皮下注射抗生素作为给药途径。
研究结论和讨论部分指出，ChatGPT 在构建出院小结方面展现出一定的能力，能够有效地解释大量信息并呈现出院小结的关键组成部分，在临床医疗中具有潜在的应用价值，如减轻临床医生的行政负担、辅助初级医生撰写小结等。但同时，研究人员也强调，临床医生在使用 AI 模型时应充分认识到其优势和局限性，如可能出现信息编造、重要信息遗漏等问题。此外，该研究存在一定的局限性，如评估方法为定性评估，未使用标准化工具，仅测试了 GPT-3.5 模型且每个场景仅运行一次，未与人类生成的出院小结进行比较等。未来的研究可以进一步探讨 ChatGPT 等大语言模型在协助初级医生撰写出院小结方面的协作作用，同时开发更安全、有效的方法来利用 AI 技术，确保医疗信息的准确性和安全性。这项研究为人工智能在医疗文档撰写领域的应用提供了重要的参考，对推动医疗信息化和提高医疗服务效率具有重要意义。
