AI助醫生溝通：LLM個人化體重管理諮詢

人工智能可以改善病患與臨床醫生的互動

一項近期在《美國醫學會雜誌》（JAMA）發表的研究為改善病患與臨床醫生之間的溝通提供了有價值的框架，強調了這些對話的進行方式與所談內容同樣重要。研究突顯了一些基於證據的策略，例如溫和地開始對話、避免污名化以及根據每位病患的情況調整信息，這些都能促進更有效且更受歡迎的互動。這些見解強調了溝通不僅是護理的附屬元素，而是病患結果的一個關鍵因素。

有效的病患溝通可改善減重結果——臨床醫生應該溫和地開始對話、避免污名，並專注於積極且個性化的信息傳遞。一般性的建議往往無效——病患更能接受那些針對他們過去經歷的量身定制的討論，以及提供清晰、可行的治療選擇，而不是模糊的建議。結構化的支持能帶來更好的結果——將病患轉介至行為減重計劃或醫療治療的方式，明顯比單純的建議更為有效。

然而，儘管強調了定制化的必要性，這篇論文卻忽略了一個關鍵工具，那就是大型語言模型（LLMs），這對於改善和擴展個性化溝通至關重要。

臨床醫生如何高效地個性化溝通？

這項研究正確地建議臨床醫生根據每位病患的獨特關注點和歷史來量身定制減重討論。但問題是：在時間有限的臨床環境中，醫療提供者如何實際達到這種大規模的個性化？

這就是LLMs可能帶來變革的地方。

LLMs：病患溝通的缺失工具

在我最近的文章《病患教育中的LLMs：新的必要性》中，我探討了如何利用人工智能驅動的工具不僅是有幫助的，更是醫療溝通中至關重要的，為臨床醫生和病患提供了重要的好處。

1. 標準化最佳實踐，確保信息清晰、基於證據，並無污名化。
2. 實時個性化互動，根據個別病患的關注點、健康歷史和過去的減重嘗試動態調整回應。
3. 減輕臨床醫生的負擔，幫助提供者快速生成有同情心和針對性的消息，而不增加時間壓力。

使個性化成為現實

JAMA的這篇論文為改善減重對話提供了堅實的基礎，數據既引人注目又重要。但如果沒有LLM驅動的解決方案，這些建議可能會停留在理想而非可實施的層面。

如果我們認真對待以病患為中心的護理和教育，我們必須承認一個關鍵現實：LLMs可以幫助縮小最佳實踐溝通策略和臨床實踐的真實需求之間的差距。

未來的醫療溝通不僅在於臨床醫生應該說什麼，更在於如何賦能他們更好地進行溝通並以大規模的方式實現。LLMs可能是這一過程中缺失的一環。

在當今醫療環境中，如何高效地進行病患溝通已成為一個亟需解決的問題。隨著科技的發展，LLMs將成為臨床醫生進行有效溝通的重要工具，幫助他們更好地理解病患的需求，從而提升醫療服務的質量。這不僅能改善病患的健康結果，也能提高醫療體系的整體效率。

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