据《JAMA Network Open》上发表的一项研究，AI生成的患者门户消息回复可能有助于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并无明显帮助。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愿意向他人推荐该聊天机器人。
研究人员于2023年9月至2024年3月期间，在科罗拉多大学健康中心测试了这款基于大型语言模型（LLM）的聊天机器人——GPT-4。该LLM在9个诊所（6个初级保健诊所和3个专科诊所）起草了患者门户消息的回复。LLM共生成了21,323条草案回复，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。
调查结果显示，护士显著比医疗助理和临床医生更愿意向他人推荐LLM（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），更容易表达书面同理心（92%、43%和42%；P=0.01），并且有较低的风险提供错误信息（67%、14%和28%；P=0.04）。
此外，护士比医疗助理更有可能报告说，LLM帮助他们保持在自己的职责范围内（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，大多数受访者认为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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