ChatGPT与DeepSeek在膝骨关节炎及全膝关节置换术患者咨询中的效能对比：一项提升术前教育精准度的AI医学应用研究

本研究针对人工智能（AI）在骨科患者教育中的潜在应用，系统比较了ChatGPT与DeepSeek两大平台对全膝关节置换术（TKA）患者咨询的应答质量。土耳其Metin Sabanc? Baltaliman?骨病医院团队通过前瞻性对照试验发现，ChatGPT在手术解释（准确度9.2±0.7）、术后疼痛管理（9.1±0.8）等核心问题上显著优于DeepSeek（P<0.001），患者满意度达8.9±0.8分。该研究为AI辅助医疗信息标准化提供了循证依据，对缓解患者术前焦虑具有重要临床价值。

　　

随着人工智能技术席卷医疗领域，膝骨关节炎（gonarthrosis）患者面临的核心矛盾日益凸显：复杂的全膝关节置换术（Total Knee Arthroplasty, TKA）决策需要充分知情，但传统医患沟通存在时间局限性和信息不对等问题。尤其对于中老年患者群体，术前关于手术风险、康复周期等关键信息的缺失，可能直接导致焦虑情绪加剧和术后依从性下降。这一背景下，土耳其Metin Sabanc? Baltaliman?骨病医院的研究团队开展了一项开创性研究，首次系统评估了主流AI对话系统在骨科患者教育中的实际效能。

研究采用前瞻性对照设计，纳入100名拟行TKA的膝骨关节炎患者。通过标准化培训后，受试者分别向ChatGPT和DeepSeek提出5类核心问题，涵盖手术细节、并发症、疼痛管理、康复流程及长期预后。创新性地采用双盲评估机制，由骨科专家对回答准确性进行10分制评分，同时收集患者满意度数据。关键技术方法包括：Likert量表量化评估、SPSS 28.0统计软件分析、以及严格控制的提问标准化流程（患者可个性化表述但核心问题主题统一）。

在结果部分，数据呈现显著差异：ChatGPT以专家评分8.7±0.9和患者满意度8.9±0.8全面领先DeepSeek（7.4±1.2和7.6±1.1）。特别在手术过程解释（9.2±0.7）和术后护理（9.1±0.8）等专业性强的内容上优势明显，而DeepSeek仅在恢复时间轴（8.3±0.9）等简明总结场景表现尚可。值得注意的是，AI应答质量与患者年龄无显著相关性（P>0.05），这打破了数字医疗工具适龄性的传统认知。

讨论部分深入剖析了AI医疗咨询的双重价值：一方面，ChatGPT展现的细节处理能力（平均157词/回答）能有效弥补传统教育材料的静态缺陷；另一方面，研究也警示AI存在个性化不足的天然局限。作者特别强调，虽然平台应答速度相当（约35秒），但内容深度差异提示算法架构可能影响医学知识整合效能。该成果发表于《Arthroplasty Today》的意义在于：首次为骨科AI教育工具选择提供了循证依据，同时为未来开发专科化医疗语言模型指明了优化方向——在保证准确性的前提下，需重点增强临床场景适配性和风险沟通的透明度。

结论部分画龙点睛地指出，ChatGPT类AI可作为TKA术前教育的有效补充工具，其即时响应特性能显著提升医疗信息可及性。但研究者也清醒认识到，这不能替代医患个性化沟通，建议临床实践中采用"AI预咨询+医生复核"的混合模式。随着Serhat Gurbuz团队后续对应答个性化算法的持续优化，人工智能有望成为骨科医患沟通的"智能桥梁"，最终实现从信息传递到决策支持的全流程赋能。