Nat Med | 韩莎莎团队证实，AI聊天机器人让看病更高效、更贴心

背景：全球医疗系统面临多病共存和人口老龄化带来的压力，初级医疗资源不足和转诊流程低效，尤其在资源有限环境中，患者常绕过初级医疗直接寻求专科服务，导致专科门诊超负荷、诊疗周期延长。研究目的：为应对这一挑战，研究团队开发了一款名为“预评估”（PreA）的大语言模型聊天机器人，旨在通过多利益相关方协同设计，优化初级到专科的医疗转诊流程，并在真实临床环境中验证其效果。结论：在一项涉及2069名患者和111名专科医生的随机对照试验中，使用PreA显著缩短了医生咨询时间，提升了医生感知的诊疗协调性和患者报告的就医沟通便捷度。研究表明，与被动收集本地数据相比，采用协同设计方法部署LLM是强化卫生系统、提升以患者为中心医疗服务的更有效策略。