摘要：一项研究表明，聊天机器人在做出细微的临床决策时仅比医生表现出色，但是在人工智能的支持下，医生和聊天机器人都表现出色。...

人工智能驱动的聊天机器人越来越擅长诊断某些疾病，即使它们很复杂。但是，聊天机器人在诊断后指导治疗和护理时会如何？例如，患者应停止服用处方血液稀释剂的时间才能进行多长时间？如果患者过去对类似药物有不良反应，他们的治疗方案是否应该改变？这类问题没有正确或错误的答案 - 由医生使用他们的判断。

医学助理教授，医学博士乔纳森·H·陈（Jonathan H.

事实证明，答案是肯定的。研究小组测试了聊天机器人在面对各种临床十字路口时的表现。聊天机器人自己胜过只能访问互联网搜索和医疗参考的医生，但拥有自己的LLM，来自美国各个地区和机构的医生都跟上了聊天机器人。

陈说：“多年来，我一直说，当组合在一起时，人类加电脑本身会做得更好。” “我认为这项研究挑战了我们更批判地思考，并问自己：'一台计算机有益吗？人类有什么好处？'我们可能需要重新考虑使用的地方，并结合这些技能以及我们招募AI的任务。”

一项详细说明这些结果的研究自然医学2月5日，哈佛大学助理教授Chen和Adam Rodman是共同的作者。医学博士的博士后学者Ethan Goh和医学博士的Robert Gallo是共同领导的作者。

由聊天机器人提升

2024年10月，陈和戈（Chen and Goh）领导了一支进行研究的团队，发表在JAMA网络开放，这测试了聊天机器人在诊断疾病时的表现，并且发现其准确性高于医生，即使他们正在使用聊天机器人。当前的论文挖掘了医学的笨拙一面，评估了聊天机器人和医师表现，这些问题属于一个称为“临床管理推理”的类别。

GOH解释了这样的区别：想象您正在使用手机上的地图应用程序来指导您到达某个目的地。使用LLM诊断疾病就像使用地图来查明正确的位置。您如何获得管理推理部分 - 由于流量有流量，您会倒退吗？留学，保险杠吗？还是等待，希望道路清除？

在医学背景下，这些决定可能会变得棘手。说医生偶然发现住院的患者在肺上部有相当大的肿块。下一步将是什么？医生（或聊天机器人）应该认识到，肺部上叶的大结节在统计上有很大的传播机会。医生可以立即对群众进行活检，安排以后日期或命令成像的程序，以尝试了解更多信息。

从患者的已知偏好开始，确定最适合患者的方法归结为许多细节。他们是否沉默寡言接受侵入性程序？患者的病史是否缺乏预约？在组织后续任命时，医院的卫生系统是否可靠？那推荐呢？ Chen说，这些类型的上下文因素至关重要。

该团队设计了一项试验，以研究三个组的临床管理推理表现：仅聊天机器人，46位具有聊天机器人支持的医生，以及46位只能访问互联网搜索和医疗参考的医生。他们选择了五个被取消识别的患者病例，并将其交给了聊天机器人和医生，他们所有人都提供了书面答复，详细介绍了他们在每种情况下将要做什么，为什么以及他们在做出决定时考虑的事情。

此外，研究人员聘请了一组经过董事会认证的医生来创建一个标题，该标题将有资格进行适当评估的医疗判断或决定。然后，决定对标题进行了评分。

令团队感到惊讶的是，聊天机器人的表现优于仅访问互联网和医疗参考的医生，在专栏上勾选了比医生更多的物品。但是，与聊天机器人配对的医生和聊天机器人一起表演。

聊天机器人医生的未来？

恰恰是给医师 - 奇特机器人合作的原因是辩论。使用LLM迫使医生对此案更加周到？还是LLM提供医生不会自行考虑的指导？陈说，这是探索的未来方向。

聊天机器人和与聊天机器人配对的聊天机器人的积极成果提出了一个广受欢迎的问题：AI医生正在路上吗？

陈说：“也许这是人工智能有利的一点。”但是，结果并没有取代医生，而是表明医生可能希望欢迎聊天机器人辅助。他说：“这并不意味着患者应该跳过医生，直接去聊天机器人。不要那样做。” “那里有很多好的信息，但是也有不好的信息。我们所有人都必须发展的技能是辨别什么是可信和不正确的东西。现在比以往任何时候都重要。”

VA PALO ALTO医疗保健系统的研究人员，贝丝以色列执事医学中心，哈佛大学，明尼苏达大学，弗吉尼亚大学，微软大学和Kaiser为这项工作做出了贡献。

该研究由戈登和贝蒂·摩尔基金会，斯坦福临床卓越研究中心和VA医学信息学高级奖学金资助。

斯坦福大学医学系也支持这项工作。