最近发表于《美国医学会杂志》（JAMA）的一项研究提供了一个有价值的框架，用以改善关于减重的医患沟通，强调这些对话的方式与内容同样重要。研究表明，基于证据的策略——如温和地发起讨论、避免污名化和根据每位患者的需求量身定制信息——可以带来更有效、更受欢迎的互动。这些见解表明，沟通不仅仅是护理的一个次要元素，而是影响患者结果的关键因素。
有效的患者沟通可以改善减重结果——临床医生应温和地发起对话，避免污名化，并专注于积极、个性化的信息传递。通用建议效果不佳——患者更倾向于接受承认他们过去经历的个性化讨论，而非模糊的建议。结构化的支持能带来更好的效果——将患者转介到行为减重计划或医疗治疗比单纯提供建议更为有效。
然而，尽管强调了个性化的重要性，该论文忽略了改善和扩展个性化沟通的一个关键工具：大型语言模型（LLMs）。
临床医生如何高效实现个性化沟通？
该研究正确建议临床医生根据每位患者的独特关切和病史进行减重讨论。但问题是：在时间有限的临床环境中，医疗提供者如何实际实现这种程度的个性化——并且大规模推广？
这就是LLMs可能发挥变革性作用的地方。
大型语言模型：患者沟通中缺失的工具
在我最近的文章《大型语言模型在患者教育中的新使命》中，我探讨了由AI驱动的工具不仅对医疗沟通有帮助，而且是必不可少的，为医患双方提供了关键的好处。
- 标准化最佳实践，确保信息清晰、基于证据且无污名化。
- 实现实时个性化互动，根据患者的个别关切、健康历史和之前的减重尝试动态调整回应。
- 减轻临床医生的负担，帮助他们快速生成富有同情心的个性化信息，而不会增加时间压力。
让个性化变得可行
《美国医学会杂志》的文章为改善减重对话提供了坚实的基础，数据既令人信服又重要。但如果没有LLM支持的解决方案，这些建议可能会停留在理想层面，难以付诸实践。
如果我们认真对待以患者为中心的护理和教育，就必须承认一个现实：LLMs可以帮助弥合最佳沟通策略与临床实践实际需求之间的差距。
未来的医疗沟通不仅仅是临床医生应该说什么——而是我们如何赋能他们更好地表达，并实现规模化的沟通。LLMs可能是这一转变中缺失的一环。
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