一项发表在《JAMA Network Open》上的研究显示，由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（APC）来说并非如此。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。此外，护士比医疗助理、医生或高级执业临床医生更有可能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为患者门户消息草拟了21,323条回复，其中12%（2,596条）被采用。在LLM在诊所使用两周后，共收集了69份调查回复，其中包括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）。
调查显示，护士比医疗助理和临床医生更有可能推荐LLM给他人（净推荐得分分别为58、-29和-43，P=0.004）。护士还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），更容易表达书面同情（92%、43%和42%，P=0.01），并且提供错误信息的风险较低（67%、14%和28%，P=0.04）。
此外，护士比医疗助理更有可能报告说，LLM帮助他们保持在其职责范围内（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），并且认为它很有趣（92%、57%和51%，P=0.08）。
“我们的结果与其他报告描述初级保健护士对LLM的负面看法不同，”研究人员写道。“这可能是因为每个群体看到的具体消息不同。医生和APC可能更倾向于接收复杂消息，这些消息对于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以及我们12%的整体使用率表明，未来可能需要调整LLM，使其能够识别接收消息的人（医疗助理、护士或医生/APC），并据此创建回复。”
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