研究人员评估了一种被称为GPT-4的先进生成型人工智能模型，以评估其在回答与患者安全五个关键方面相关的问题的能力。此次评估采用了50道问题的自我评估格式，该格式是患者安全认证专业人员（CPPS）认证考试的一部分，这是一项为患者安全专家设计的标准化多项选择测试。GPT-4成功准确回答了88%的问题，展示了其出色的表现。
生成型人工智能（genAI）从大量数据中学习——通常从数亿到数十亿的数据点——以生成与人类创造的输出几乎相似的结果。它的应用范围从个性化购物推荐到生成音频和视觉媒体，以及加速工程设计。在医疗保健领域，genAI具有潜在的应用，如改善成像技术、预测个别患者疾病进展以及帮助开发新疫苗。
波士顿大学的研究人员对GPT-4进行了测试，这是一种公开的先进生成型人工智能模型，以评估其准确回答CPPS自我评估考试中涉及五个重要患者安全领域的问题的能力。该模型成功正确回答了88%的问题，这表明其表现水平较高。
“虽然之前的研究已经检查了genAI在过去一年中评估各个医疗保健领域考试的有效性，但我们的研究首次对其在患者安全领域的能力进行了全面评估，”首席作者、BU Chobanian & Avedisian医学部医学助理教授尼古拉斯·科尔德拉（Nicholas Cordella, MD, MSc）表示。
曾任该校儿科副教授、现任密歇根Corewell Health质量、安全和患者体验主管的詹姆斯·摩西（James Moses, MD, MPH）作为共同作者参与了这项研究。
研究人员向GPT-4提出了来自CPPS自我评估考试的问题，没有进行任何先前的训练或医学更新。然后，他们分析了模型在考试各个类别中的回答。值得注意的是，GPT-4在患者安全与解决方案、绩效衡量与改善、系统思维与设计/人因工程等领域表现优异。这些结果促使研究人员强调患者安全专家在实际应用中可以探索AI的优势和劣势的潜在领域。
“我们的研究表明，AI可以帮助医生更好地识别、解决和防止医院和诊所中的错误。虽然进一步研究是了解当前AI在患者安全方面可以做些什么的关键，但这项研究表明AI在通过支持临床医生减少可避免伤害方面提升医疗保健的潜力，”科尔德拉表示，他还担任波士顿医疗中心质量和患者安全的医学主任。
科尔德拉强调，AI改善患者安全系统的可能性，以应对医疗错误这一持续挑战，医疗错误每年导致的死亡人数估计约为40万人。
科尔德拉表示，这项研究反映了更广泛的视角，即AI可以帮助包括医生在内的专业人员改善其工作。通过整合AI以支持他们的职责，医疗保健提供者可能会提升服务的安全性和效率，类似其他专业人员利用AI提升其表现的方式。
研究还指出了现有AI技术的局限性，并警告用户应对大型语言模型（如GPT-4）生成的回答中可能存在的偏见、过度自信、虚假数据或伪造信息保持警惕。
“我们的研究发现AI在提升患者安全方面具有显著的潜力，这是利用这种技术最小化可避免伤害并改善医疗结果的重要一步。然而，这应被视为初步行动，亟需对AI应用进行彻底测试和完善，以真正惠及患者护理，”科尔德拉强调。
该研究的结果已在线发表在《联合委员会质量与患者安全期刊》上。
