eHealth对1000多人进行的一项调查发现，近三分之二曾向人工智能工具寻求医疗建议的美国人根据这些建议采取了行动，而没有咨询医生。
调查显示，一半的受访者曾向AI寻求医疗建议。超过五分之四的AI用户表示他们信任工具提供的医疗建议，29%的美国人表示他们完全相信这些输出结果。eHealth发现17%的AI用户大多不信任该技术提供的医疗建议，而1%则完全不信任输出结果。
尽管少数使用AI获取医疗建议的人对工具的输出持怀疑态度，但大多数用户对这些信息足够信任，足以利用该技术来影响他们的医疗决策。超过70%的AI用户根据工具提供的医疗建议改变了他们寻求医疗护理的决定。这一数字包括36%根据建议选择不寻求医疗护理的AI用户。
基于ChatGPT、Claude和Gemini等大型语言模型的聊天机器人在医疗考试中表现良好。然而研究表明，根据此类AI工具的建议做出医疗决策可能导致错误选择。
最近一项研究发现，人们难以有效使用这些工具，经常提供不完整的信息，并提交被AI模型误解的查询。用户问题的细微变化会导致截然不同的答案，而且工具提供的信息好坏参半，用户难以辨别。
需要注意的是，该研究是在2024年进行的，而AI模型自那以后已有改进。一篇专注于女性健康领域AI表现的预印本论文发现，新模型在"避免不恰当建议方面有显著改进"，尽管作者仍然认为这些工具无法提供可靠的建议。
为美国人提供医疗保障咨询的eHealth进行的这项调查还涵盖了使用AI回答保险相关问题的情况。约三分之一的参保美国人曾使用AI来帮助他们了解健康保险的运作方式。超过90%的这些人表示他们信任所获得的信息。
四分之三的受访者表示他们对自己理解关键健康保险术语的能力有信心。然而eHealth发现61%的人无法准确定义"共同保险"，56%的人无法准确定义"免赔额"。33%至45%的人无法准确定义"自付最高限额"、"保险费"和"共同支付"。
【全文结束】