一项发表在《JAMA Network Open》上的研究表明，AI生成的患者门户消息回复可能改善护士的工作流程，但对医疗助理、医生或高级执业临床医生帮助不大。在一项调查中，大多数护士表示，AI聊天机器人减少了他们将消息转发给临床医生的需求，并使他们能够更快地回答问题。护士也比医疗助理、医生或高级执业临床医生更愿意向他人推荐该聊天机器人。
研究人员在2023年9月至2024年3月期间，在科罗拉多大学健康中心的9个诊所（6个初级保健诊所和3个专科诊所）测试了这一大型语言模型（LLM）聊天机器人GPT-4。该LLM起草了21,323条患者门户消息的回复，其中12%（2596条）被采用。在LLM在诊所以使用两周后，共收集到69份调查反馈，包括12名护士、14名医疗助理和43名临床医生（包括医生和高级执业临床医生）。
护士显著比医疗助理和临床医生更愿意推荐LLM给他人（净推荐分数分别为58、-29和-43，P=0.004）。护士也比医疗助理和临床医生更有可能报告说，LLM：* 使他们能够更快地回复消息（92%、50%和46%，P=0.03）。* 使书面表达同情更容易（92%、43%和42%，P=0.01）。* 错误信息的风险较小（67%、14%和28%，P=0.04）。此外，护士比医疗助理更有可能报告说，LLM帮助他们保持在职责范围内（50% vs 29%，P=0.01），并减少了他们将消息转发给临床医生的需求（75% vs 21%，P=0.002）。
总体而言，大多数受访者同意LLM生成的消息语气适当（92%的护士、79%的医疗助理和65%的临床医生，P=0.21），并且认为使用起来有趣（92%、57%和51%，P=0.08）。
“我们的结果与其他报告中描述的初级保健护士对LLM的负面看法不同，”研究人员写道，“这可能是由于每个群体看到的具体消息不同。医生和高级执业临床医生可能主要接收复杂的消息，这些消息对LLM来说更难处理；而医疗助理可能认为包含临床信息的消息超出了他们的职责范围。这种基于角色的差异和我们12%的整体使用率表明，未来LLM可能需要调整以识别谁将接收消息（医疗助理、护士或医生/高级执业临床医生），并相应地创建回复。”
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