一项新的研究发现，一个人工智能程序创造了心脏测试结果的解释，在大多数情况下，这些结果准确、相关，而且容易被患者理解。

这项研究针对的是超声心动图(echo)，它利用声波来绘制血液流经心脏腔室和瓣膜的图像。回声报告包括机器生成的功能数值测量，以及解读心脏病专家对心脏大小、血管压力和组织厚度的评论，这些都可以表明疾病的存在。该研究的作者说，这些报告通常是由医生制作的，病人很难理解，往往会导致不必要的担忧。

为了解决这个问题，纽约大学朗格尼健康中心一直在测试一种人工智能(AI)的能力，这种人工智能可以根据人们在互联网上使用单词的方式，在任何句子中生成下一个单词的可能选项。这种下一个单词预测的结果是，这种生成式人工智能“聊天机器人”可以用简单的语言回答问题。然而，人工智能程序——基于概率而不是“思考”，可能会产生不准确的总结——是为了协助，而不是取代人类提供者。

2023年3月，纽约大学朗格尼分校要求开发chatGPT聊天机器人的OpenAI公司访问该公司最新的生成式人工智能工具GPT4。纽约大学朗格尼医疗中心(NYU Langone Health)授权了该工具的首批“私人实例”之一，这让临床医生可以在遵守隐私规则的情况下，使用真实的患者数据进行人工智能实验。

这项研究成果于7月31日在线发表在美国心脏病学会(JACC)心血管成像杂志上，目前的研究分析了100份医生写的关于一种常见回声测试的报告，以观察GPT4是否能有效地产生对测试结果的人性化解释。五名委员会认证的超声心动图医师根据准确性、相关性和可理解性的五分制对人工智能生成的回声解释进行了评估，并同意或强烈同意73%的解释适合在没有任何改变的情况下发送给患者。

所有的人工智能解释都被评为“全部正确”(84%)或“大部分正确”(16%)。在相关性方面，76%的解释被判断为包含“所有重要信息”，15%的解释是“大部分”，7%的解释是“大约一半”，2%的解释是“不到一半”。作者说，没有一个缺少信息的解释被评为“潜在危险”。

“我们的研究是第一个以这种方式评估GPT4的研究，表明生成式人工智能模型可以有效地帮助临床医生向患者解释超声心动图结果，”纽约大学格罗斯曼医学院医学副教授、纽约大学朗格尼分校心脏病学人工智能负责人Lior Jankelson医学博士说。“快速、准确的解释可能会减轻患者的担忧，并减少患者向临床医生发送的信息量。”

该研究的作者说，2016年通过《21世纪治愈法案》(21st Century Cures Act)，联邦政府要求立即向患者公布检测结果，这与向临床医生咨询的数量急剧增加有关。研究人员说，患者收到原始的测试结果，不理解这些结果，在等待临床医生给他们解释的过程中，他们变得焦虑。

理想情况下，临床医生会在超声心动图结果公布后立即告知患者，但由于医疗服务提供者难以手动将大量相关信息输入电子健康记录，这将被推迟。

“如果足够可靠，人工智能工具可以帮助临床医生在结果发布的那一刻解释结果，”第一项研究的作者、纽约大学朗格尼分校心脏病学研究员雅各布·马丁博士说。“我们下一步的计划是衡量由人工智能起草并由临床医生完善的解释对患者焦虑、满意度和临床医生工作量的影响。”

这项新研究还发现，16%的人工智能解释包含不准确的信息。在一个错误中，人工智能超声心动图报告称“你的右肺周围有少量液体，称为胸腔积液。”该工具错误地得出了积液很小的结论，这种错误在业内被称为人工智能的“幻觉”。研究人员强调，人类的监督对于完善人工智能的草案很重要，包括在它们到达患者之前纠正任何不准确的地方。

研究小组还对没有临床背景的参与者进行了调查，以了解非专业人士对人工智能解释的清晰度的看法。作者说，简而言之，他们很受欢迎。非临床参与者发现，97%的人工智能重写比原始报告更容易理解，这在许多情况下减少了担忧。

“这一额外的分析强调了人工智能在提高患者理解和缓解焦虑方面的潜力。”“我们的下一步将是将这些完善的工具整合到临床实践中，以加强患者护理并减少临床医生的工作量。”