ChatGPT能否为患者提供与骨科相关问题的解答？ChatGPT与医疗支持人员的对比

《Patient Education and Counseling》：Can ChatGPT provide responses to patients for orthopaedic-related questions? A comparison between ChatGPT and medical support staff

患者参与平台中，大语言模型ChatGPT在回答膝关节置换术后患者咨询时质量与人工支持相当，但更具同理心且能被识别，未发现高风险错误，提示AI可辅助减轻医护人员负担

　　随着数字医疗技术的快速发展，患者与医疗专业人员之间的互动方式也在不断变化。特别是在疫情期间，远程医疗服务和数字平台的使用显著增加，这使得患者可以通过聊天功能等途径与医护人员进行更频繁的沟通。然而，这种沟通方式虽然提高了患者的参与度，也给医疗专业人员带来了额外的工作负担，可能影响其工作效率和心理健康，甚至引发职业倦怠。因此，如何在不降低服务质量的前提下，减轻医疗人员的工作压力，成为当前医疗领域关注的重要课题。

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）技术的出现为这一问题提供了新的解决方案。NLP作为人工智能（Artificial Intelligence, AI）的一个重要分支，能够使机器理解和生成人类语言，从而在医疗场景中发挥重要作用。近年来，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）的发展尤为引人注目。这类模型基于海量文本数据进行训练，能够生成高质量、自然流畅的文本回复，展现出强大的语言理解和生成能力。其中，ChatGPT 是一个广泛应用的LLMs，它不仅能够提供准确的信息，还能在一定程度上模拟人类的交流方式，使对话更加自然和富有情感。

在医疗领域，LLMs的应用潜力巨大，尤其是在处理患者咨询方面。例如，ChatGPT在某些医学问题上的回答被认为比谷歌更为准确和全面，这表明其在医疗信息处理方面具有一定的优势。然而，LLMs在医疗场景中的使用仍面临诸多挑战。一方面，这些模型可能产生不准确或误导性的信息，即所谓的“幻觉”现象，这可能对患者的健康产生不良影响。另一方面，尽管LLMs能够提供信息，但它们是否能够真正理解患者的情感需求，以及是否能够提供具有同理心的回复，仍然是一个值得探讨的问题。

为了评估LLMs在医疗场景中的表现，一项研究对患者在下肢关节置换术后提出的问题进行了分析。研究中选取了111个由支持人员通过一款名为“患者旅程应用”（Patient Journey App, PJA）的平台回答的患者问题，并将这些问题输入到ChatGPT 3.5中，生成相应的回复。随后，由两位盲评的医疗专业人员——一名骨科外科医生和一名麻醉师——对ChatGPT的回复和支持人员的回复进行了评估，分别从质量、同理心以及潜在的不良事件风险等方面进行打分。此外，研究还邀请了29名患者组成患者小组，对回复的同理心、偏好以及来源进行评价。

研究结果显示，ChatGPT的回复在质量上与支持人员的回复没有显著差异（p=0.075），但在同理心方面表现更为突出（p<0.001）。这意味着，尽管ChatGPT在提供准确信息方面与支持人员相当，但其在情感交流和理解患者需求方面具有明显优势。同时，研究发现，ChatGPT的回复在潜在的错误治疗建议方面也没有显著风险（p=0.377），这表明其在医疗信息处理方面具备一定的可靠性。医疗专业人员能够准确识别ChatGPT的回复，其中一位评估者在84-90%的情况下更倾向于选择ChatGPT的回复。然而，患者小组对ChatGPT的回复并没有表现出明显的偏好（p=0.086），尽管他们认为ChatGPT的回复更具同理心（p<0.001）。值得注意的是，有3个ChatGPT的回复被认定为高风险错误，这提示我们在使用LLMs处理医疗信息时，仍需谨慎对待其准确性。

这一研究的结果具有重要的现实意义。首先，ChatGPT能够提供高质量的回复，这意味着它可以在一定程度上替代支持人员回答患者的常见问题，从而减轻他们的工作负担。其次，ChatGPT在同理心方面的表现优于支持人员，这表明它能够更好地满足患者的情感需求，提高患者的满意度。然而，研究也指出了一些潜在的风险。尽管ChatGPT在大多数情况下能够提供正确的信息，但在极少数情况下仍可能出现高风险的错误。因此，在实际应用中，我们需要对这些回复进行严格的审核，以确保其安全性和可靠性。

此外，研究还强调了LLMs在医疗领域中的应用前景。随着技术的不断进步，LLMs的能力将进一步提升，未来可能会在更多医疗场景中发挥作用。例如，它们可以用于自动化处理患者的咨询，提高医疗资源的利用效率，减少医疗人员的重复性工作。同时，LLMs还可以用于辅助医疗人员进行决策，提供更加全面和个性化的建议。然而，这些应用都需要在确保数据安全和隐私的前提下进行，同时还需要建立相应的伦理和法律框架，以规范LLMs在医疗领域的使用。

从患者的角度来看，LLMs的应用可以改善他们的就医体验。通过聊天功能，患者可以随时获得所需的信息，而不必等待医疗人员的回复。这不仅提高了沟通的效率，也增强了患者的自主性和参与感。然而，患者对LLMs的接受程度和信任度仍然是一个关键因素。在研究中，患者虽然认为ChatGPT的回复更具同理心，但并没有表现出明显的偏好。这可能是因为他们更倾向于与真人交流，或者对LLMs的可靠性仍存疑。因此，在推广LLMs应用的过程中，我们需要通过教育和宣传，提高患者对这些技术的信任度，同时也要确保它们在实际使用中能够提供高质量和安全的服务。

从医疗专业人员的角度来看，LLMs的应用可以显著减轻他们的工作负担。在当前的医疗环境中，医疗人员不仅要处理患者的直接咨询，还要应对大量的间接沟通需求。例如，患者可能会通过聊天平台询问手术日期、检查结果等信息，这些通常需要支持人员进行回答。如果LLMs能够有效地处理这些问题，医疗人员就可以将更多的时间和精力投入到直接的临床工作中，从而提高整体的医疗服务质量。然而，医疗人员在使用LLMs时也需要保持警惕，确保其提供的信息不会误导患者或影响他们的治疗决策。

在实际应用中，LLMs可以作为医疗专业人员的辅助工具，而不是完全取代他们。例如，在回答一些常见问题时，LLMs可以提供快速、准确的回复，从而提高工作效率。而在涉及复杂或敏感问题时，医疗专业人员仍然需要亲自参与，以确保信息的准确性和适当性。此外，医疗专业人员还需要对LLMs的回复进行审核，确保其符合医疗规范和伦理标准。这种“人机协作”的模式可能成为未来医疗沟通的重要趋势。

综上所述，这项研究为LLMs在医疗场景中的应用提供了重要的参考。尽管ChatGPT在某些方面表现优异，但其在医疗领域的使用仍需进一步优化和规范。未来的研究应该关注如何提高LLMs的准确性，减少潜在的错误，同时也要探索如何在实际应用中更好地整合这些技术，以实现医疗效率与患者体验的双重提升。此外，还需要建立相应的培训机制，使医疗专业人员能够有效地利用LLMs，提高他们的工作效率，同时确保患者能够获得高质量和安全的医疗服务。