AI为更好的医患沟通指明了方向

导读对医生和患者之间数十万封安全电子邮件的计算机分析发现,大多数医生使用的语言过于复杂,患者无法理解。该研究还揭示了一些医生用来克服沟

对医生和患者之间数十万封安全电子邮件的计算机分析发现,大多数医生使用的语言过于复杂,患者无法理解。该研究还揭示了一些医生用来克服沟通障碍的策略。

健康素养专家以及领先的医疗保健组织建议医生在向患者解释事情时总是使用简单的语言,以避免混淆那些健康素养最低的人。

但研究发现,大多数医生并没有这样做。只有大约40%的健康素养低的患者的医生与他们使用简单的语言。

随着医生和患者越来越依赖安全的消息传递,有效的电子通信变得越来越重要,这一创新在大流行期间迅速扩大。该研究发现,在关于患者对他们的护理的了解程度的调查中表现最好的医生倾向于根据患者的水平定制他们的电子信息,无论是在健康素养范围内的任何地方。

“我们发现态度和技能的结合对于医患沟通至关重要,”加州大学旧金山分校(UCSF)医学教授兼初级保健医生、该论文的共同第一作者迪恩席林格医学博士说,2021年12月17日发表在《科学进展》上。“我们能够证明,就所有患者的理解而言,这种‘精确沟通’对所有患者都很重要。”

该研究采用计算机算法和机器学习来衡量医生信息的语言复杂性和患者的健康素养。

该研究使用来自糖尿病患者和他们的医生通过KaiserPermanente的安全电子邮件门户交换的250,000多条安全消息中的数据,为医患沟通的研究规模设定了新的标准,这通常是使用更小的数据集完成的不使用客观指标。

算法评估患者是否得到语言相匹配的医生的照顾。然后,研究团队分析了各个医生的整体模式,看看他们是否倾向于根据患者不同的健康素养水平调整他们的沟通方式。

“我们的计算机算法提取了许多超出单词字面含义的语言特征,查看单词的排列方式、它们的心理和语言特征、它们的词性、它们的使用频率以及它们的情感显着性,”尼古拉斯·杜兰(NicholasDuran)说。博士,亚利桑那州立大学社会与行为科学学院的认知科学家和副教授,该论文的共同第一作者。

患者对他们对医生的理解程度的评估很可能反映了他们对医生口头和书面交流的感受。但评分仍然与医生的书面交流方式密切相关。

该研究的资深作者安德鲁·卡特说​​:“与诊所接触不同的是,医生可以使用每个患者的视觉提示或口头反馈来验证理解,在电子邮件交流中,医生永远无法确定他们的患者是否理解了书面信息。”,博士,KaiserPermanente北加州研究部的高级研究科学家。“我们的研究结果表明,当医生根据患者使用的语言的复杂性调整他们的电子邮件信息时,患者会受益。”

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