医学报告使用专业术语可能给患者带来理解困难。慕尼黑工业大学（TUM）的一个研究团队调查了人工智能如何使CT检查结果更易于理解。研究表明，患者的阅读时间减少，且他们认为自动简化的文本更易懂、更有帮助。
为简化原始文档，研究人员在慕尼黑大学医院的计算机上合规操作开源大语言模型。例如："心 mediastinal 轮廓居中。心脏腔室正常显影。[...] 注意到少量心包积液"被人工智能简化为："心脏：报告显示您心脏周围有少量积液。这是一种常见发现，您的医生会确定是否需要关注。"
医学需要使用易懂的语言
研究人员认为，让医学术语易于理解远不止是轻微辅助。"确保患者理解其报告、检查和治疗是现代医学的核心支柱。这是保障知情同意和提升健康素养的唯一途径，"诊断与介入放射学研究所助理医师、该研究的共同末位作者菲利克斯·布施表示，该研究发表在《放射学》期刊上。
尽管先前研究显示AI模型可使专业医疗文本更易懂，但对其实际患者影响知之甚少。因此，研究团队纳入了200名因癌症诊断在慕尼黑大学医院接受CT成像的患者。一半患者收到原始报告，另一半收到自动简化的版本。
阅读时间减少，满意度高
结果明确：阅读时间从原始报告的平均7分钟降至2分钟。收到简化报告的患者表示，这些报告更易阅读（81% 对比 17%）和更易理解（80% 对比 9%）。他们也更常评价其为有帮助（82% 对比 29%）和信息丰富（82% 对比 27%）。"各种客观测量也证实了简化报告的可读性提高，"菲利克斯·布施表示。
未来研究需确定这些优势是否能转化为患者健康结果的可测量改善。然而，研究人员认为，该研究清楚表明，患者可通过AI支持的医疗报告简化来改善理解从而受益。"提供自动简化的报告作为专家报告的附加服务是可行的。但前提是诊所需有优化且安全的AI解决方案，"菲利克斯·布施表示。
医疗专业人员审核仍有必要
研究团队建议患者不要使用ChatGPT等聊天机器人作为替代医生来简化报告。"除数据保护问题外，语言模型总是存在事实错误的风险，"该研究的第一作者菲利普·普鲁克博士表示。在调查中，6%的AI生成报告包含事实错误，7%遗漏信息，3%添加新信息。然而，在报告提供给患者前，它们经过错误审核并必要时修正。"语言模型是有用工具，但不能替代医疗人员。没有训练有素的专家验证结果，患者最坏情况下可能收到关于疾病的错误信息，"普鲁克总结道。
研究成果
普鲁克等人，《大型语言模型简化癌症患者肿瘤CT报告的前瞻性对照试验》，《放射学》（2025年）。
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