DOI: https://doi.org/10.1136/jme-2024-110256
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40032513
تاريخ النشر: 2025-03-03
المؤلف: Hazem Zohny وآخرون
الموضوع الرئيسي: التواصل بين المرضى ومقدمي الرعاية الصحية
نظرة عامة
تستكشف هذه الورقة تطبيق نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في تعزيز التواصل في الرعاية الصحية من خلال السماح للمرضى باختيار أسلوب التواصل المفضل لديهم عند مناقشة القضايا الطبية. باستخدام ChatGPT-4 كدليل على المفهوم، يوضح المؤلفون أن LLMs يمكن أن تحاكي نماذج التواصل المختلفة بين مقدمي الرعاية الصحية والمرضى – على وجه التحديد، الأساليب الأبوية، المعلوماتية، التفسيرية، والتداولية كما حددها إيمانويل وإيمانويل. تهدف هذه المرونة إلى مواءمة التواصل مع احتياجات وتفضيلات كل مريض، مما قد يحسن التجربة العامة للرعاية الصحية.
ومع ذلك، تتناول الورقة أيضًا المخاطر الكبيرة المرتبطة بـ LLMs في التواصل الصحي، بما في ذلك تعزيز التحيزات الموجودة لدى المرضى والقدرات الإقناعية لـ LLMs التي قد تؤدي عن غير قصد إلى التلاعب. يدعو المؤلفون إلى مزيد من البحث لتقييم إمكانية تعميم نتائجهم عبر LLMs وسيناريوهات طبية مختلفة، فضلاً عن تقييم الفوائد والمخاطر لهذا النهج في التواصل في البيئات السريرية. ويؤكدون على ضرورة وجود إرشادات وضوابط لضمان الدمج المسؤول لـ LLMs في ممارسات الرعاية الصحية.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على إمكانيات نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في تعزيز جوانب مختلفة من الرعاية الصحية، وخاصة في اتخاذ القرارات الطبية، والتواصل بين مقدمي الرعاية الصحية (HCPs) والمرضى، والتفكير السريري. تشير الأدلة إلى أن LLMs يمكن أن تولد استجابات أكثر تعاطفًا وجودة أعلى لاستفسارات المرضى مقارنة باستجابات الأطباء وتفاعلات الأطباء التقليدية، خاصة في سياق الأسئلة المتعلقة بالسرطان. بالإضافة إلى ذلك، أظهرت LLMs أداءً متفوقًا في الذكاء الاجتماعي وجودة الوثائق السريرية، فضلاً عن تقييم شدة حالة المريض وتحسين عمليات الفرز. ومع ذلك، تم إثارة المخاوف بشأن خطر “الأبوية الآلية”، حيث قد لا تأخذ أنظمة الذكاء الاصطناعي في الاعتبار قيم المرضى بشكل كافٍ، مما قد يقوض استقلالية المريض واتخاذ القرار المشترك.
استجابةً لهذه المخاوف، تقترح الورقة استكشاف دور LLMs في تمكين المرضى من التفاعل مع حالاتهم الطبية بطرق تتماشى مع أساليب التواصل المفضلة لديهم. يتم وضع هذا النهج في سياق النقاش المستمر حول نماذج التواصل الفعالة في الرعاية الصحية، كما هو موضح من قبل إيمانويل وإيمانويل، والتي تشمل الأساليب الأبوية، المعلوماتية، التفسيرية، والتداولية. لكل نموذج مزاياه وعيوبه، ويجادل المؤلفون لصالح نهج يركز على المريض يسمح للأفراد باختيار أسلوب التواصل المفضل لديهم. ومع ذلك، لا تزال التحديات قائمة، مثل وعي المرضى بتفضيلاتهم وقدرة مقدمي الرعاية الصحية على تعديل استراتيجيات التواصل الخاصة بهم وفقًا لذلك. تهدف الورقة إلى التحقيق في كيفية تسهيل LLMs لهذا التمكين وتحسين تجربة المريض بشكل عام في بيئات الرعاية الصحية.
نقاش
في هذا القسم، يناقش المؤلفون الدور المحتمل لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في تعزيز التواصل في الرعاية الصحية من خلال استكشاف قيم المرضى وتفضيلاتهم. يبدأون بالتفصيل في تصنيف إيمانويل وإيمانويل لأنماط العلاقة بين مقدمي الرعاية الصحية (HCP)-المرضى، والذي يشمل النماذج الأبوية، المعلوماتية، التفسيرية، والتداولية. توضح تجربة دليل المفهوم باستخدام ChatGPT-4 كيف يمكن لـ LLMs محاكاة هذه الأنماط التواصلية، مما يظهر قدرتها على تعديل الحوار بناءً على السياق السريري للمريض والقيم المعبر عنها. يؤكد المؤلفون أنه بينما يمكن أن تسهل LLMs مشاركة المرضى وفهمهم، فإنها أيضًا تحمل مخاطر، مثل تعزيز التحيزات وإمكانية التأثيرات الإقناعية غير المقصودة.
يسلط النقاش الضوء على فوائد LLMs، وخاصة قدرتها على توفير تواصل مرن وسهل يتناسب مع احتياجات كل مريض. يمكن أن تحسن هذه القابلية للتكيف من مستوى المعرفة الصحية، واتخاذ القرار، والامتثال للعلاج، خاصة للمرضى الذين لديهم تاريخ طبي معقد أو الذين يشعرون بالخوف في الاستشارات التقليدية. علاوة على ذلك، يمكن أن تعزز LLMs استقلالية المريض من خلال السماح للأفراد باختيار أسلوب التواصل المفضل لديهم، مما يعزز نهجًا أكثر تركيزًا على المريض. ومع ذلك، يحذر المؤلفون من أن البحث التجريبي ضروري للتحقق من هذه الفوائد المحتملة ومعالجة قيود LLMs، بما في ذلك تباين استجاباتها والحاجة إلى التحقق في البيئات السريرية الواقعية. بشكل عام، يدعو المؤلفون إلى مزيد من الاستكشاف لـ LLMs في الرعاية الصحية لفهم آثارها بشكل أفضل على تفاعلات المرضى ومقدمي الرعاية واستراتيجيات التواصل.
DOI: https://doi.org/10.1136/jme-2024-110256
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40032513
Publication Date: 2025-03-03
Author(s): Hazem Zohny et al.
Primary Topic: Patient-Provider Communication in Healthcare
Overview
This paper investigates the application of large language models (LLMs) in enhancing healthcare communication by allowing patients to select their preferred communication style when discussing medical issues. Utilizing ChatGPT-4 as a proof-of-concept, the authors demonstrate that LLMs can emulate various healthcare provider-patient communication models—specifically, paternalistic, informative, interpretive, and deliberative approaches as defined by Emanuel and Emanuel. This flexibility aims to align communication with individual patient needs and preferences, potentially improving the overall healthcare experience.
However, the paper also addresses significant risks associated with LLMs in healthcare communication, including the reinforcement of patients’ existing biases and the persuasive capabilities of LLMs that may inadvertently lead to manipulation. The authors advocate for further research to assess the generalizability of their findings across different LLMs and medical scenarios, as well as to empirically evaluate the benefits and risks of this communication approach in clinical settings. They emphasize the necessity for guidelines and safeguards to ensure the responsible integration of LLMs in healthcare practices.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the potential of large language models (LLMs) in enhancing various aspects of healthcare, particularly in medical decision-making, communication between healthcare providers (HCPs) and patients, and clinical reasoning. Evidence suggests that LLMs can generate more empathetic and higher-quality responses to patient inquiries compared to both physician responses and traditional physician-patient interactions, especially in the context of cancer-related questions. Additionally, LLMs have shown superior performance in social intelligence and clinical documentation quality, as well as in assessing patient condition severity and improving triage processes. However, concerns have been raised regarding the risk of “machine paternalism,” where AI systems may not adequately consider patient values, potentially undermining patient autonomy and shared decision-making.
In response to these concerns, the paper proposes exploring the role of LLMs in empowering patients to engage with their medical cases in ways that align with their preferred communication styles. This approach is contextualized within the ongoing debate about effective communication models in healthcare, as outlined by Emanuel and Emanuel, which include paternalistic, informative, interpretive, and deliberative styles. Each model has its advantages and drawbacks, and the authors argue for a patient-centered approach that allows individuals to select their preferred communication style. However, challenges remain, such as patients’ awareness of their preferences and HCPs’ ability to adapt their communication strategies accordingly. The paper aims to investigate how LLMs can facilitate this empowerment and improve the overall patient experience in healthcare settings.
Discussion
In this section, the authors discuss the potential role of large language models (LLMs) in enhancing healthcare communication by exploring patient values and preferences. They begin by elaborating on Emanuel and Emanuel’s taxonomy of healthcare provider (HCP)-patient relationship styles, which includes paternalistic, informative, interpretive, and deliberative models. A proof-of-concept demonstration using ChatGPT-4 illustrates how LLMs can emulate these communication styles, showcasing their ability to adapt dialogue based on the patient’s clinical context and expressed values. The authors emphasize that while LLMs can facilitate patient engagement and understanding, they also pose risks, such as reinforcing biases and the potential for unintended persuasive effects.
The discussion highlights the benefits of LLMs, particularly their capacity to provide accessible and flexible communication tailored to individual patient needs. This adaptability could improve health literacy, decision-making, and treatment adherence, especially for patients with complex medical histories or those who feel intimidated in traditional consultations. Furthermore, LLMs can enhance patient autonomy by allowing individuals to choose their preferred communication style, thereby fostering a more patient-centered approach. However, the authors caution that empirical research is necessary to validate these potential benefits and to address the limitations of LLMs, including their variability in responses and the need for validation in real-world clinical settings. Overall, the authors advocate for further exploration of LLMs in healthcare to better understand their implications for patient-provider interactions and communication strategies.