《Patient Education and Counseling》：Shaping the future: A pilot study on how AI-powered chatbots shape patient perceptions of pharmacist roles
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AI聊天机器人对药剂师角色认知的影响及参与度作用研究。采用随机对照试验，280名参与者分为基线组、视频组和AI组，评估信任度、舒适度等指标。结果显示AI组主动交互次数（平均3.03次）与角色认知提升显著相关，但视频组整体效果更优。情感分析表明中性反馈为主，偏好询问基础角色问题。结论强调用户参与度而非技术形式是关键。
Jingjie Su|Yan Lang|Annesha White|Kay-Yut Chen|Claudia Lara|Yuan Zhou|Yan Xiao
纽约州立大学奥斯威戈分校商学院与创业学院，美国纽约州奥斯威戈，邮编13126
摘要
目的
研究基于人工智能的聊天机器人与传统教育方法相比，如何影响患者对药剂师角色的认知，并评估此类技术是否能够解决药房服务中的知识缺口问题。
方法
通过一个众包平台进行了一项随机对照试验，共有280名参与者：基线对照组（n=82）、教育视频组（n=101）和AI聊天机器人组（n=97）。调查使用了7点李克特量表来评估参与者对药剂师服务的信任度、舒适度和沟通效果。AI聊天机器人使用了ChatGPT4-o，其编程内容与视频内容完全一致，以确保实验的准确性。聊天机器人组的参与者平均提交了3.03条信息（范围：0–25条）。统计分析包括t检验、方差分析（ANOVA）以及对参与度指标（如词汇量和问题类型）的回归分析。
结果
在不同治疗组之间，参与者寻求药剂师信息的意愿、提问的舒适度以及对药物监测的认识存在显著差异。积极与AI聊天机器人互动的参与者对药剂师角色的认知显著提高。情感分析显示，大多数互动是中立的（n=252）或积极的（n=95），负面互动较少。参与者更喜欢详细的问题（n=170），而非简单的“是/否”问题（n=103），并且经常询问药剂师的基本职责。回归分析证实，参与深度与认知提升呈正相关，表明更深入的互动有助于更好地理解药剂师的功能，而不仅仅是基本的配药工作。
结论
尽管视频和教育视频聊天机器人干预都能提高患者的知识水平，但参与程度——而非干预方式——才是决定结果的关键因素。当患者积极参与学习过程时，AI聊天机器人能够有效解决关于药剂师角色的知识缺口问题。
实际意义
基于人工智能的聊天机器人可以作为传统患者教育的宝贵补充，特别是对于那些对药剂师能力了解有限的患者。实施时应注重设计能够鼓励积极参与的界面，因为参与度是教育效果的关键决定因素，它们应补充而非取代人工药剂师的互动。
部分内容摘录
背景
有效的患者教育和沟通是提供高质量药学服务的基本要素。教育患者了解他们的用药情况和治疗选项不仅使他们能够做出明智的决定，还能提高他们对治疗计划的依从性[1],[2]。此外，药剂师与患者之间的清晰开放沟通能够建立信任，提高患者满意度，最终有助于获得更好的临床效果[3],[4]。研究还表明...
方法
本研究采用随机对照试验的设计，包含三个不同的组别：仅接受基线信息的对照组、接受传统教育的干预组[26]，以及接受AI聊天机器人干预的组。该研究通过Amazon Mechanical Turk (MTurk)在2024年11月和12月进行。选择这个平台是因为它能够高效地招募多样化的参与者...
结果
从通过MTurk招募的443名参与者中，经过质量控制后有280名参与者完成了研究（占63.21%）。参与者分布情况如图1（CONSORT图）所示。最终样本包括三个治疗组的参与者：基线调查组（82名）、教育视频组（101名）和AI聊天机器人组（97名）。研究人群的人口统计特征见表1...
讨论
我们的研究结果揭示了教育干预措施相对效果的重要见解，以及用户参与在基于人工智能的教育中的关键作用。与最初的预期相反，AI聊天机器人干预在总体治疗意向分析中并未优于传统视频教育。视频组的得分在主要结果（寻求药剂师信息的意愿）上最高，与AI组存在显著差异...
资金支持
本研究部分得到了医疗研究与质量局的资助（资助编号：R18HS027277）。内容仅代表作者的观点，不一定代表资助方的官方立场。
作者贡献声明
Jingjie Su：撰写 – 审稿与编辑、初稿撰写、软件开发、方法论设计、概念构思。Claudia Lara：研究实施。Kay-Yut Chen：撰写 – 审稿与编辑、方法论设计、概念构思。Annesha White：撰写 – 审稿与编辑、初稿撰写、验证、方法论设计。Yan Lang：撰写 – 审稿与编辑、初稿撰写、方法论设计、研究实施、数据分析、概念构思。Yan Xiao：撰写 – 审稿与编辑、监督工作、资金支持
关于写作过程中使用生成式AI和AI辅助技术的声明
在准备本研究的过程中，作者使用了Claude.ai 3.7 Sonnet工具来提升文本的语言表达和可读性。使用该工具/服务后，作者根据需要对内容进行了审查和编辑，并对出版物的内容承担全部责任。
利益冲突声明
根据UTA政策，需声明以下内容：KYC因与Hewlett-Packard Enterprise、Boostr和DecisionNext公司存在财务利益关系而可能存在研究利益冲突。已制定管理计划以确保研究的客观性。其他作者均无财务利益冲突或其他潜在的利益冲突。
致谢
本研究的完成得益于PROMIS研究团队的贡献，包括Noah Hendrix、Ayse Gurses、Kimberly Fulda、Anna Espinoza、Richard Young、Jenny Roye和Kathryn Daniel。
