研究发现，由AI起草的患者门户网站回复消息，医生编辑这些消息所需的时间可能比直接从头撰写回复还要长。位于新罕布什尔州汉诺威的达特茅斯研究人员得出了这一结论。
该团队分析了10,105名患者与其初级保健医生在新罕布什尔州黎巴嫩的达特茅斯医疗在线门户上交换的146,000条消息。根据7月7日在圣地亚哥举行的第64届计算语言学协会年会上发表的研究，AI生成的草稿经常引入错误和多余细节，且常常未能提出相关的后续问题。
研究人员测试了Claude、Gemini和ChatGPT的草稿，以及三个较小的商业模型——Llama、Aloe和Qwen——并将它们与真实临床医生撰写的回复数据集进行了对比。
"我们发现，AI可以听起来像医生，但无法像医生一样思考，"该研究的共同通讯作者、达特茅斯学院计算机科学助理教授Sarah Preum博士在7月6日达特茅斯新闻稿中表示。
通过将模型适配到个别医生的沟通风格，研究人员开发的TADPOLE技术使回复准确性提高了33%，并将编辑时间减少了26%。然而，这些收益存在局限性。
"如果你必须编辑消息的75%，你可能在修改上花费的时间和精力比直接从头写还要多，"该研究的合著者、达特茅斯盖塞尔医学院社区与家庭医学副教授兼达特茅斯医疗家庭医学医生Tim Burdick医学博士表示。
这些发现增加了越来越多的研究，质疑生成式AI究竟是减少了临床医生的工作量，还是仅仅重新分配了工作量。
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