据发表在《JAMA Network Open》上的一项研究，AI生成的患者门户消息回复可能有助于提高护士的工作效率，但对医疗助理、医生或高级执业临床医生来说效果不明显。在调查中，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%（n=2596）被采用。在LLM使用两周后，从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）那里收集了69份调查问卷。
护士比医疗助理和临床医生更有可能推荐LLM给他人（净推荐值分别为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称，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称，LLM帮助他们保持在自己的职责范围内（50% vs 29%；P=0.01），并减少了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生成的消息具有适当的语气（92%的护士、79%的医疗助理和65%的临床医生；P=0.21），并且认为使用起来很有趣（92%、57%和51%；P=0.08）。
“我们的结果与其他描述初级护理护士对LLM持负面看法的报告有所不同，”研究人员写道。“这一发现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更倾向于接收复杂的消息，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）并据此创建回复。”
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