用于促进初级到专科就诊衔接的 LLM 聊天机器人：一项随机对照试验

候诊室里的数字帮手为何重要

任何在繁忙医院等候多小时才见到专科医生的人都知道，最后的问诊往往显得匆忙。本研究提出了一个看似简单但意义重大的问题：是否可以让人工智能聊天机器人在会诊前与患者对话、收集病史，并为专科医生提供清晰的摘要——既节省时间，又真正改善护理的人文面？研究人员在中国两家大型医院测试了一款面向患者的大型语言模型（LLM）——PreA，评估这种数字帮手是否能让拥挤的门诊运转更顺畅、就诊感觉更有人情味，尤其是在资源紧张的环境中。

门诊拥挤的问题

全球卫生系统正面临人口老龄化、多人同时患有多种慢性病以及初级医疗服务不均等的问题。在中国，许多患者绕过基层诊所，直接前往大型医院，导致专科门诊大量首诊患者涌入。专科医生常常面对没有转诊记录的患者，需要当场重建完整病史，而且可用时间仅有数分钟。结果是长时间等待、短暂的面对面交流，以及医生和患者双方的高度紧张。像护士主导的分诊这种简单的应对措施有一定作用，但护士通常没有时间或培训去为每例患者采集详尽的病史。

如何与社区共同构建该聊天机器人

研究团队将 PreA 设计为一个专门用于填补患者到院与专科就诊之间这一空档的对话助手。团队没有主要依赖本地杂乱的对话记录来训练系统——那些记录可能会记录下匆忙形成的习惯和偏见——而是采用了共同设计的过程。患者、照护者、社区健康工作者、护士、初级保健医生、专科医生以及医院管理者都参与了制定聊天机器人应如何提问、应收集哪些信息以及摘要应如何呈现。该聊天机器人可在手机上运行，支持文本或语音输入，使用简明语言以适应健康素养较低的人群，并允许协助老年或病情较重亲属就医的家庭成员共同访问。

把这个数字助理放到现实中检验

为评估 PreA 在现实中的效果，团队在中国西部两家大型医院的 24 个专科开展了一项随机对照试验。超过 2,000 名寻求专科就诊的成人被分配到三组之一：在就诊前独立使用 PreA；在工作人员帮助下使用 PreA；或接受常规护理且不使用聊天机器人。在 PreA 组中，患者与系统对话约三分半钟，系统随后生成一份结构化的转诊报告，概述主要问题、病史、可能诊断和建议检查。专科医生快速审阅该报告，然后像往常一样会诊。PreA 单独组的会诊时间比常规护理组短 28.7%，医生在不增加等待时间的情况下每班能看更多患者。值得注意的是，当患者在无工作人员支持下使用该聊天机器人时，结果同样显著，显示出在繁忙门诊中的可扩展性。

更快的就诊仍然有人情味吗？

更短的就诊常令人担心护理会变得冷漠、机械化。但在本研究中情况相反。使用 PreA 的患者和照护者报告称，与医生的对话更顺畅，感觉医生更专注、更尊重，对就诊更满意，也更愿意再次使用此类工具。专科医生评价该聊天机器人的转诊报告在协调护理方面远胜他们通常收到的简略记录。独立专家评估认为 PreA 的摘要比许多医生笔记更为完整和临床相关，部分原因是紧张门诊的常规记录常存在空白。然而，对医生自身笔记的分析并未显示他们简单复制或盲从 AI 建议的迹象，这减轻了自动化偏见悄然左右决策的担忧。

为什么 AI 的训练方式很重要

研究者还探讨了一个更深层的问题：医学 AI 应该只是镜像本地实践，还是应当帮助改进它？他们将共同设计的 PreA 与另一版本进行了比较，后者在数百条来自同一地区的真实初级护理对话上进一步微调。该数据微调版本表现更差；它重复了本地的捷径，跳过重要问题、遗漏必要检查，有时并带有不友好的语气——本质上是在放大现有的弱点。相比之下，围绕最佳实践指南和社区优先事项共同设计的模型在模拟病例中生成了更高质量的病史、诊断和检查建议。这一对比表明，让本地利益相关者参与引导模型行为，可能比仅仅喂入原始本地对话数据更安全、更公平。

这对患者和卫生系统意味着什么

对患者而言，关键结论是，在就诊前与 AI 助手进行一次简短对话，可以让实际会诊更清晰、更冷静，并更关注对患者最重要的事项。对于人手紧张的卫生系统，PreA 提供了一种在不牺牲医学核心的人际联系的前提下，收回稀缺专科时间的途径。聊天机器人并非替代临床医生，而是承担信息采集和文档记录的常规工作，让医生得以专注于倾听、解释和做出更细致的决策。尽管仍需更大规模和更多样化的研究，但这项试验指向了一个未来：经过精心共同设计的聊天机器人可作为“前门”向导——帮助患者在复杂医院中导航，并在每分钟都很重要的情境下，帮助临床人员提供更以患者为中心的护理。

引用: Tao, X., Zhou, S., Ding, K. et al. An LLM chatbot to facilitate primary-to-specialist care transitions: a randomized controlled trial. Nat Med 32, 934–942 (2026). https://doi.org/10.1038/s41591-025-04176-7

关键词: 医疗中的人工智能, 患者聊天机器人, 医院工作流程, 初级保健转诊, 医学共同设计