X平台乳腺癌资源可读性分析与AI优化潜力：患者教育的现状与未来

本研究针对社交媒体平台X（原Twitter）上乳腺癌相关资源的可读性问题展开分析，研究人员通过9种标准化测试评估377篇热门文章后发现，各类机构分享的内容平均阅读难度（12.71-16.57年级）远超NIH推荐的6年级水平。创新性引入AI技术后，样本文章可读性等级从12.58±0.83显著降至6.56±0.28（p<0.001），为改善健康信息传播提供了标准化解决方案。

　　

乳腺癌作为全球女性最常见的恶性肿瘤，每年导致数十万人死亡，而准确易懂的健康信息对患者决策至关重要。随着社交媒体成为公众获取医疗信息的主要渠道，X平台（原Twitter）在乳腺癌宣传月期间的信息传播效果却存在隐忧——既往研究表明，网络医疗资料普遍存在"专业术语过多、句式复杂"等问题，严重影响了健康素养（Health Literacy）有限人群的理解能力。这种信息鸿沟可能导致患者错过最佳治疗时机或产生不必要的焦虑。

为系统评估这一问题，Melanie J.Wang等研究人员开展了一项开创性研究。通过分析2024年10月乳腺癌宣传月期间X平台#breastcancer标签下传播最广的377篇文章，团队采用Automated Readability Index（ARI）、Flesch-Kincaid等9种标准化测试工具，首次全面量化了不同类型机构（学术医学中心、医疗机构、政府机构等）分享内容的可读性差异。研究发现政府机构分享的材料相对最易读（12.71±0.79年级），但仍高于美国医学协会（AMA）推荐的6年级水平；而科学期刊分享的内容平均需要16.57年级（相当于研究生）教育程度才能理解。更令人担忧的是，本应用于患者教育的材料平均阅读难度也达到15.19年级，与开放获取期刊（16.65年级）和付费期刊（16.53年级）差异有限。

研究团队创新性地引入人工智能技术探索解决方案。通过ChatGPT对5篇典型患者教育材料进行改写实验，成功将平均可读性等级从12.58±0.83降至6.56±0.28（p<0.001），且关键医学信息保持完整。这一突破性发现为医疗健康信息的标准化生产提供了新思路，相关成果发表在《Breast Cancer Research and Treatment》期刊。

关键技术方法包括：1）基于X平台算法抓取乳腺癌宣传月热门推文；2）使用Readability Studio Professional Edition进行9项标准化可读性测试；3）采用SPSS进行非参数统计分析；4）通过ChatGPT进行文本优化对照实验。

主要研究发现：

1. 账户类型分析显示：科学期刊分享内容最难读（16.57±0.09年级），政府机构相对最佳（12.71±0.79年级），但均未达标

   

2. 文章类型比较发现：患者教育材料（15.19±0.17年级）虽优于期刊类，仍远超推荐标准

   

3. AI改写实验证实：人工智能可有效降低文本难度（12.58→6.56年级）而不损失核心信息

这项研究揭示了当前网络健康信息与公众阅读能力间的巨大鸿沟。尽管乳腺癌宣传月期间信息传播量激增，但复杂的专业表述可能使关键信息无法触达最需要的人群。特别值得注意的是，本应用于普及知识的患者教育材料（占样本58.9%）其阅读难度仍接近大学水平，这与美国成人平均7-8年级的阅读能力形成鲜明对比。

研究提出的AI辅助方案具有重要实践价值：首先，为医疗机构提供了可量化的内容优化工具；其次，通过标准化处理可缩小不同机构间的信息质量差异；最重要的是，该方法能帮助弱势群体获得平等的信息获取权。未来研究可进一步探索多语言场景下的AI优化效果，以及可读性提升对患者临床决策的实际影响。

该成果不仅为乳腺癌防治工作提供了传播学支持，更为数字时代的健康公平性研究开辟了新路径。随着AI技术的持续发展，我们有理由期待一个"人人可懂"的健康信息传播新时代的到来。