评估人工智能生成的戒烟建议在初级保健中的患者教育应用效果

《BMC Primary Care》：Assessing AI-generated smoking cessation advice for patient education in primary care

　　

摘要

背景

人工智能（AI）已成为支持初级保健中戒烟工作的有力工具，尤其是对于那些传统干预措施难以覆盖的人群。然而，AI生成的戒烟建议的质量仍缺乏研究，尤其是在资源匮乏的环境以及青少年等弱势群体中。

目的

本研究旨在评估AI生成的戒烟问题回答在患者教育中的应用效果，比较不同AI程序在知识性、可读性和质量方面的表现。

方法

使用土耳其语向10个公开可访问的AI程序提出了24个标准化的开放式戒烟问题，这些问题被设计成患者咨询的形式。两名家庭医学专家独立使用Ate?man可读性指数评估每个回答的可读性，使用DISCERN工具评估其可靠性，并使用定制的评分标准和OARS（开放式问题、肯定语、反思、总结）框架评估其准确性和动机性访谈的质量。通过组内相关性分析评估评分者间的一致性。对可读性得分、DISCERN评分和准确性等级进行了描述性统计分析。

结果

所有AI程序都至少部分正确地回答了所有问题。根据Ate?man指数，平均可读性得分为54.90（难度中等）。平均DISCERN得分为66±5.2，表明质量优秀。有三个AI程序融入了核心的动机性访谈技巧。回答最准确的问题是关于电子香烟与传统香烟的危害比较，而关于药物治疗的建议则最缺乏证据支持。

结论

免费的AI聊天机器人能够提供可靠且可读性适中的戒烟建议，这支持了它们在初级保健中作为患者教育辅助工具的潜力——特别是对于至少具有高中教育水平的人群。未来的研究应比较AI辅助干预与临床医生主导的干预在戒烟效果上的差异。