一种新型聊天机器人可以可靠地帮助人们决定如何处理症状——并且是基于既符合医学原理又易于理解的指导。该聊天机器人有助于减少不必要的医院就诊，并确保需要护理的人能更快寻求治疗。
由加州大学圣地亚哥分校工程师共同领导的一个团队在《自然·健康》杂志上发表了他们的研究成果。
这款人工智能驱动的工具旨在改进自我分诊，即人们在联系医生前评估症状严重程度的决策过程。如今，更多人转向在线搜索或聊天机器人寻求快速解答。然而，这些来源的信息可能令人不知所措、不具个性化或未经医学验证。这可能导致不必要的急诊就诊或延迟治疗。
这款新型聊天机器人提供基于可信医疗协议的指导。它通过使用基于症状的流程图来指导患者进行自我分诊，决定是自我护理、预约就诊还是寻求急诊护理。该系统遵循已确立的协议，同时适应患者用自己的语言描述症状的来回对话。
该对话式AI系统基于美国医学会开发的100个逐步医疗流程图进行训练。"它可以进一步调整以适应特定提供者的协议，使医疗机构对患者遇到的临床逻辑拥有完全控制权，"该研究的资深作者、加州大学圣地亚哥分校雅各布斯工程学院电气与计算机工程系和设计实验室的教授Edward Wang表示。
"我们的系统使用这些流程图来支撑与患者的对话，"该研究的第一作者、加州大学圣地亚哥分校雅各布斯工程学院电气与计算机工程博士生Yujia (Nancy) Liu表示。Liu与Wang和Google Research的高级研究科学家Xin Liu共同领导了这项研究。
例如，考虑一个模拟对话，患者就腹痛咨询聊天机器人。三个AI代理在后台协同工作以引导对话。根据患者对其症状的描述，第一个AI代理识别问题并选择适当的医疗流程图，同时考虑年龄和性别等细节。聊天机器人继续提出流程图规定的下一个问题。第二个AI代理解释患者的回答——即使回答不是简单的"是"或"否"——并确定要问的下一个问题。第三个AI代理将临床问题翻译成患者友好的语言，使其更容易回答。例如，聊天机器人可能会问"疼痛程度在1到10的范围内有多严重？"，而不是问"疼痛是否严重？"。聊天机器人继续按照流程图进行，直到能够推荐是监测症状还是寻求医疗关注。
这种方法确保聊天机器人从患者那里获取所需信息。它也更加透明。"大型语言模型很强大，但它们是一个黑匣子，"Wang说。"我们不知道它们如何生成回答，这使得验证或信任它们变得困难。但使用这个系统，每项建议都可以追溯到临床医生验证的流程图。"
研究人员在超过30,000次模拟对话中测试了该聊天机器人。它约84%的时间选择了正确的医疗流程图，并且即使用户以不同方式描述症状，也能以超过99%的准确率遵循决策步骤。
研究人员指出，该聊天机器人设计为支持工具，而非临床医生的替代品。"它可以通过在家中为患者提供可靠的医疗指导，减轻临床医生的分诊任务，"Yujia (Nancy) Liu说。"临床医生也可以查看对话并在需要时介入。"
到目前为止，该系统主要使用模拟对话进行测试。该团队计划与医院合作，在真实患者身上测试聊天机器人。
下一步还包括开发移动应用程序版本，以及支持语音输入、多种语言和图像共享。这些功能将使聊天机器人对更多用户可用，包括老年人和非英语使用者。最终目标是将聊天机器人集成到电子健康记录系统中。
完整研究："结合大型语言模型与医疗流程图用于自我分诊的多代理框架"。合著者包括加州大学圣地亚哥分校的Sophia Yu、Hongyue Jin、Mattheus Ramsis和Lianhui Qin；Kaiser Permanente的Jessica Wen；加州大学旧金山分校的Alexander Qian和Terrence Lee；以及韩国大学安山医院的Gi Won Choi。
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