Clinical Decision-Making in the Generative AI Era: Emerging Behavioral Signals from European Healthcare Professionals

核心观点与关键数据

• 广泛采用：85%的受访卫生专业人士在工作时使用生成式人工智能（GenAI），其中肿瘤学家达到92%。GenAI已从边缘实验转变为日常实用性工具。
• 高频使用：41%的HCP每天使用GenAI，73%至少每周使用。通用型GenAI平台（如ChatGPT）占据主导地位，使用频率高且应用范围广。
• 接入模型：大多数用户依赖免费版本或个人付费订阅，通过私人设备访问，机构资助或提供接入的仅占少数。
• 临床用途：主要用于支持临床推理、知识工作，包括疾病信息、文献和指南回顾、治疗支持和知识更新，而非自动化行政任务。
• 使用意图：教育和指南检查是主要驱动因素，其次是诊断明确和决策验证（如鉴别诊断、明确诊断标准）。
• 产品查询：GenAI被用于与产品相关的查询，如治疗或产品比较，但涉及病人识别信息的情况较少。
• 信任与挑战：HCPs对GenAI工具普遍满意，但对其可靠性和来源透明度存在担忧，尤其是在医学专业深度方面。
• 非用户原因：主要障碍包括缺乏正式组织批准、隐私担忧、医事法律不确定性及问责担忧。

研究结论

• GenAI已深深嵌入到个体临床实践中，影响临床信息寻求和决策支持，但制度赋能尚未跟上个人行为的发展。
• HCPs将GenAI视为辅助工具，而非权威来源，在临床问责性高的情境中持谨慎态度。
• 机构认可和治理框架的明确性是促进GenAI更广泛采用的关键因素。
• 未来参与模式需要适应一个人工智能辅助认知成为现代医疗实践永久、常规先决条件的背景。
• 传统的参与策略需要调整，以应对带着针对性问题的医生和更分散的信息环境。
• 医疗事务在解释、澄清和背景深度方面仍扮演核心角色，高质量、可追溯的证据在AI辅助环境中更可能保持忠实度。