Чат-бот для студентов магистратуры, призванный облегчить переход от первичной медицинской помощи к специализированной: рандомизированное контролируемое исследование.

Данная статья обновлена.

Абстрактный

Большие языковые модели (БЯМ), ориентированные на пациента, обладают потенциалом для оптимизации неэффективных переходов от первичной медицинской помощи к специализированной. Мы разработали предварительную оценку (PreA), чат-бот на основе БЯМ, созданный совместно с местными заинтересованными сторонами, для проведения общих медицинских консультаций, включающих сбор анамнеза, предварительную диагностику и назначение анализов, которые обычно выполняются врачами первичного звена, а также для генерации направлений к специалистам. PreA была протестирована в рандомизированном контролируемом исследовании с участием 111 специалистов из 24 медицинских дисциплин в двух медицинских центрах, где 2069 пациентов (1141 женщина; 928 мужчин) были случайным образом распределены на две группы: использование PreA самостоятельно (только PreA), использование с поддержкой персонала (PreA с участием человека) или неиспользование (без PreA) перед консультацией специалиста. В ходе исследования были достигнуты основные конечные точки: в группе, где использовалась только система PreA, наблюдалось значительное сокращение продолжительности консультаций с врачом (снижение на 28,7%; 3,14 ± 2,25 мин) по сравнению с группой без PreA (4,41 ± 2,77 мин; P < 0,001), а также значительные улучшения в оценке врачами координации медицинской помощи (средние баллы увеличились на 113,1%; 3,69 ± 0,90 против 1,73 ± 0,95; P < 0,001) и легкости общения, по оценке пациентов (средние баллы увеличились на 16,0%; 3,99 ± 0,62 против 3,44 ± 0,97; P < 0,001). Эквивалентные результаты между группами, где использовалась только система PreA и система PreA с участием человека, подтвердили возможность автономной работы. Разработанная совместно с местными заинтересованными сторонами модель PreA превзошла ту же модель, получив дополнительную доработку на основе локальных диалогов в различных областях принятия клинических решений. Совместная разработка с местными заинтересованными сторонами, по сравнению с пассивным сбором локальных данных, представляет собой более эффективную стратегию внедрения моделей локального управления здравоохранением для укрепления систем здравоохранения и повышения качества пациентоориентированной помощи в условиях ограниченных ресурсов. Идентификатор Китайского реестра клинических испытаний: ChiCTR2400094159.

Похожий контент просматривают другие пользователи.

Чат-бот для первичной медицинской помощи, разработанный совместно с сообществом на основе LLM: рандомизированное контролируемое исследование.

Статья будет опубликована в открытом доступе 19 января 2026 года.

Источник: www.nature.com