ในเครือข่ายอันซับซ้อนของการดูแลสุขภาพสมัยใหม่ การสื่อสารระหว่างผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทางและแพทย์เวชปฏิบัติทั่วไปมีความสำคัญอย่างยิ่ง อย่างไรก็ตาม ภาษาเฉพาะทางที่มักใช้ในบันทึกทางการแพทย์สามารถสร้างอุปสรรคสำคัญได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องรับมือกับสาขาที่ซับซ้อนเช่นจักษุวิทยา การศึกษาล่าสุดได้เจาะลึกถึงแนวทางแก้ไขทางเทคโนโลยีที่เป็นไปได้: การใช้ประโยชน์จากพลังของปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models - LLMs) เพื่อแปลรายงานจักษุวิทยาที่หนาแน่นและเต็มไปด้วยศัพท์เฉพาะให้เป็นบทสรุปที่ชัดเจนและกระชับ ซึ่งผู้ที่อยู่นอกสาขาเฉพาะทางสามารถเข้าใจได้ ผลการวิจัยชี้ให้เห็นถึงแนวทางที่มีแนวโน้มในการปรับปรุงการสื่อสารระหว่างแพทย์ และอาจปรับปรุงการประสานงานการดูแลผู้ป่วย แม้ว่าจะยังมีข้อควรระวังที่สำคัญเกี่ยวกับความถูกต้องและการกำกับดูแลก็ตาม
ความท้าทายของการสื่อสารเฉพาะทาง
โลกการแพทย์เจริญรุ่งเรืองได้ด้วยความแม่นยำ ซึ่งมักนำไปสู่การพัฒนาศัพท์เฉพาะทางอย่างสูงในแต่ละสาขาวิชา แม้ว่าจำเป็นสำหรับการสนทนาที่ละเอียดอ่อนในหมู่เพื่อนร่วมงาน แต่คำศัพท์เฉพาะทางนี้อาจกลายเป็นอุปสรรคสำคัญเมื่อข้อมูลจำเป็นต้องไหลข้ามแผนกต่างๆ หรือไปยังผู้ให้บริการดูแลเบื้องต้น จักษุวิทยา ซึ่งมีคำศัพท์ทางกายวิภาคที่เป็นเอกลักษณ์ ขั้นตอนการวินิจฉัยที่ซับซ้อน และตัวย่อเฉพาะทาง เป็นตัวอย่างของความท้าทายนี้ การตรวจตาสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเกี่ยวกับภาวะสุขภาพที่เป็นระบบ - เผยให้เห็นสัญญาณของโรคเบาหวาน โรคปลอกประสาทเสื่อมแข็ง หรือแม้กระทั่งโรคหลอดเลือดสมองที่ใกล้จะเกิดขึ้น อย่างไรก็ตาม หากผลการตรวจโดยละเอียดของจักษุแพทย์ถูกเขียนด้วยคำศัพท์ที่ไม่คุ้นเคยสำหรับแพทย์ผู้รับ ข้อมูลการวินิจฉัยที่สำคัญเหล่านี้อาจถูกมองข้ามหรือตีความผิดพลาดได้ ผลที่ตามมาอาจมีตั้งแต่การรักษาที่ล่าช้าไปจนถึงการวินิจฉัยที่พลาดไป ซึ่งส่งผลกระทบต่อผลลัพธ์ของผู้ป่วยในที่สุด
ลองพิจารณาแพทย์เวชปฏิบัติปฐมภูมิหรือแพทย์ในโรงพยาบาลที่ดูแลผู้ป่วยที่มีปัญหาสุขภาพหลายอย่าง พวกเขาต้องอาศัยรายงานจากผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทางต่างๆ เพื่อสร้างมุมมองแบบองค์รวมเกี่ยวกับสภาพของผู้ป่วย บันทึกทางจักษุวิทยาที่เต็มไปด้วยตัวย่อ เช่น ‘Tmax’ (ความดันในลูกตาสูงสุด), ‘CCT’ (ความหนาของกระจกตาส่วนกลาง) หรือตัวย่อยาเฉพาะ เช่น ‘cosopt’ (ยาต้อหินแบบผสม) อาจทำให้สับสนและเสียเวลาในการถอดความ การขาดความชัดเจนในทันทีนี้สามารถขัดขวางการตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพ และทำให้การสนทนากับผู้ป่วยและครอบครัวเกี่ยวกับความสำคัญของผลการตรวจตาในบริบทที่กว้างขึ้นของสุขภาพของพวกเขายุ่งยากขึ้น นอกจากนี้ การที่บุคลากรทางการแพทย์จำนวนมากได้รับการฝึกอบรมด้านจักษุวิทยาอย่างจำกัด - บางครั้งอาจมีเพียงไม่กี่ชั่วโมง - ยิ่งทำให้ช่องว่างความเข้าใจนี้รุนแรงขึ้น
AI เข้าสู่ห้องตรวจ: การศึกษาเรื่องความชัดเจน
ด้วยตระหนักถึงปัญหาคอขวดในการสื่อสารนี้ นักวิจัยจึงได้เริ่มทำการศึกษาเพื่อปรับปรุงคุณภาพเพื่อสำรวจว่า AI สามารถทำหน้าที่เป็นนักแปลที่มีประสิทธิภาพได้หรือไม่ คำถามหลักคือ เทคโนโลยี LLM ในปัจจุบันมีความซับซ้อน ความแม่นยำ และฐานความรู้ที่ทันสมัยเพียงพอที่จะแปลงบันทึกทางจักษุวิทยาที่ซับซ้อนให้เป็นบทสรุปที่เข้าใจได้โดยทั่วไปหรือไม่ AI สามารถเชื่อมช่องว่างทางศัพท์เฉพาะระหว่างผู้เชี่ยวชาญด้านตาและเพื่อนร่วมงานในสาขาการแพทย์อื่น ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพหรือไม่?
การศึกษานี้ดำเนินการที่ Mayo Clinic ระหว่างเดือนกุมภาพันธ์ถึงพฤษภาคม 2024 โดยมีจักษุแพทย์เข้าร่วม 20 คน ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้ได้รับการสุ่มให้เข้าสู่หนึ่งในสองเส้นทางหลังจากบันทึกการพบผู้ป่วย กลุ่มหนึ่งส่งบันทึกทางคลินิกมาตรฐานของตนโดยตรงไปยังสมาชิกทีมดูแลที่เกี่ยวข้อง (แพทย์ แพทย์ประจำบ้าน แพทย์เฟลโลว์ พยาบาลวิชาชีพ ผู้ช่วยแพทย์ และบุคลากรสาธารณสุขพันธมิตร) อีกกลุ่มหนึ่งประมวลผลบันทึกของตนผ่านโปรแกรม AI ที่ออกแบบมาเพื่อสร้างบทสรุปภาษาธรรมดาก่อน บทสรุปที่สร้างโดย AI เหล่านี้ได้รับการตรวจสอบโดยจักษุแพทย์ ซึ่งสามารถแก้ไขข้อผิดพลาดด้านข้อเท็จจริงได้ แต่ได้รับคำสั่งไม่ให้แก้ไขรูปแบบ สมาชิกทีมดูแลที่ได้รับบันทึกจากกลุ่มที่สองนี้ได้รับ ทั้ง บันทึกผู้เชี่ยวชาญฉบับดั้งเดิม และ บทสรุปภาษาธรรมดาที่สร้างโดย AI
เพื่อวัดประสิทธิผลของการแทรกแซงนี้ ได้มีการแจกจ่ายแบบสำรวจไปยังแพทย์และผู้เชี่ยวชาญที่ไม่ใช่จักษุแพทย์ซึ่งได้รับบันทึกเหล่านี้ มีการรวบรวมคำตอบทั้งหมด 362 รายการ คิดเป็นอัตราการตอบกลับประมาณ 33% ประมาณครึ่งหนึ่งของผู้ตอบแบบสำรวจตรวจสอบเฉพาะบันทึกมาตรฐาน ในขณะที่อีกครึ่งหนึ่งตรวจสอบทั้งบันทึกและบทสรุป AI แบบสำรวจนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อประเมินความชัดเจน ความเข้าใจ ความพึงพอใจต่อระดับรายละเอียด และความชอบโดยรวม
ผลลัพธ์ที่น่าทึ่ง: ความชอบและความเข้าใจที่เพิ่มขึ้น
ความคิดเห็นจากผู้เชี่ยวชาญที่ไม่ใช่จักษุแพทย์เป็นไปในเชิงบวกอย่างท่วมท้นต่อบทสรุปที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI อย่างน่าทึ่ง 85% ของผู้ตอบแบบสำรวจระบุว่าต้องการ ได้รับบทสรุปภาษาธรรมดาควบคู่ไปกับบันทึกต้นฉบับ เมื่อเทียบกับการได้รับเฉพาะบันทึกมาตรฐาน ความชอบนี้ได้รับการสนับสนุนจากการปรับปรุงที่สำคัญในด้านความชัดเจนและความเข้าใจที่รับรู้ได้
- ความชัดเจน: เมื่อถูกถามว่าบันทึก “ชัดเจนมาก” หรือไม่ 62.5% ของผู้ที่ได้รับบทสรุป AI เห็นด้วย เทียบกับเพียง 39.5% ของผู้ที่ได้รับบันทึกมาตรฐาน – ซึ่งเป็นความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติ (P<0.001) สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่า AI ประสบความสำเร็จในการขจัดศัพท์เฉพาะที่สับสนและนำเสนอข้อมูลหลักให้เข้าถึงได้ง่ายขึ้น
- ความเข้าใจ: บทสรุปยังช่วยปรับปรุงความเข้าใจได้อย่างชัดเจน 33% ของผู้รับรู้สึกว่าบทสรุป AI ช่วยปรับปรุงความเข้าใจของพวกเขา “อย่างมาก” ซึ่งสูงกว่า 24% ที่รู้สึกเช่นเดียวกันเกี่ยวกับบันทึกมาตรฐานอย่างมีนัยสำคัญ (P=0.001) สิ่งนี้บ่งชี้ว่าบทสรุปไม่เพียงแต่ทำให้ภาษาง่ายขึ้น แต่ยังช่วยในการทำความเข้าใจเนื้อหาทางคลินิกของรายงานอย่างแข็งขัน
- ความพึงพอใจในรายละเอียด: น่าสนใจที่แม้จะเป็นบทสรุป แต่เวอร์ชัน AI ก็นำไปสู่ความพึงพอใจที่มากขึ้นต่อระดับข้อมูลที่ให้ไว้ 63.6% พึงพอใจกับรายละเอียดในรูปแบบบทสรุป AI เทียบกับ 42.2% สำหรับบันทึกมาตรฐาน (P<0.001) สิ่งนี้อาจชี้ให้เห็นว่าความชัดเจนมีความสำคัญเหนือกว่าปริมาณข้อมูลทางเทคนิคล้วนๆ การเข้าใจประเด็นสำคัญได้ดีนั้นน่าพอใจมากกว่าการเข้าถึงศัพท์เฉพาะจำนวนมากที่ไม่สามารถตีความได้ง่าย
หนึ่งในผลการวิจัยที่น่าสนใจที่สุดเกี่ยวข้องกับการเชื่อมช่องว่างความรู้ นักวิจัยสังเกตว่าแพทย์ที่รายงานในตอนแรกว่ารู้สึกไม่สะดวกใจกับศัพท์เฉพาะทางจักษุวิทยาได้รับประโยชน์อย่างมีนัยสำคัญมากขึ้นจากบทสรุป AI การเพิ่มบทสรุปภาษาธรรมดาช่วยลดความเหลื่อมล้ำด้านความเข้าใจระหว่างผู้ที่สะดวกใจและไม่สะดวกใจกับศัพท์เฉพาะทางตาได้อย่างมาก โดยลดช่องว่างจาก 26.1% ลงเหลือ 14.4% “ผลกระทบที่ทำให้เท่าเทียมกัน” นี้สังเกตได้ในบทบาททางวิชาชีพต่างๆ รวมถึงแพทย์ พยาบาล และบุคลากรสาธารณสุขพันธมิตรอื่นๆ ซึ่งเน้นย้ำถึงศักยภาพของเครื่องมือดังกล่าวในการทำให้ความเข้าใจเป็นประชาธิปไตยในทีมดูแลสุขภาพที่หลากหลาย แพทย์ให้ความเห็นโดยเฉพาะว่าบทสรุป AI มีความเชี่ยวชาญในการให้คำจำกัดความของตัวย่อและอธิบายคำศัพท์เฉพาะทาง ซึ่งช่วยให้การสนทนาในภายหลังกับผู้ป่วยและครอบครัวเกี่ยวกับผลการตรวจตาง่ายขึ้น
พลังของภาษาธรรมดา: ตัวอย่าง
เพื่อแสดงให้เห็นถึงความแตกต่างในทางปฏิบัติ ลองพิจารณาตัวอย่างสมมุติฐานตามคำอธิบายของการศึกษา บันทึกของจักษุแพทย์สำหรับผู้ป่วยโรคต้อหินมุมเปิดปฐมภูมิ (primary open-angle glaucoma) อาจอ่านได้ดังนี้:
“Pt c/o blurred vision. Exam: VA OD 20/40, OS 20/30. IOPs 24 OD, 22 OS (Tmax 28). CCT 540 OU. Gonio: Open angles Gr III OU. ONH: C/D 0.7 OD, 0.6 OS, NRR thinning inf OD > OS. HVF: Sup arcuate defect OD. Plan: Cont Cosopt BID OU. F/U 3 mos. RTC sooner if sx worsen. Discussed SLT option.”
สำหรับผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ นี่เป็นข้อความที่หนาแน่นไปด้วยตัวย่อ (Pt, c/o, VA, OD, OS, IOPs, Tmax, CCT, OU, Gonio, Gr, ONH, C/D, NRR, HVF, Cont, BID, F/U, RTC, sx, SLT) และตัวชี้วัดเฉพาะที่ต้องมีการตีความ
ในทางตรงกันข้าม บทสรุปภาษาธรรมดาที่สร้างโดย AI ตามคำอธิบายการทำงานของการศึกษา อาจมีลักษณะคล้ายกับ:
“ผู้ป่วยรายนี้เป็นโรคต้อหิน ซึ่งเป็นภาวะที่เกี่ยวข้องกับความดันสูงภายในลูกตาที่สามารถทำลายเส้นประสาทตาและทำให้สูญเสียการมองเห็นได้ ความดันตาในวันนี้สูงเล็กน้อย (24 ในตาขวา, 22 ในตาซ้าย) เส้นประสาทตาแสดงสัญญาณของความเสียหายบางอย่าง โดยเฉพาะในตาขวา การทดสอบลานสายตา (visual field test) ยืนยันการสูญเสียการมองเห็นบางส่วนในขอบเขตการมองเห็นส่วนบนของตาขวา ผู้ป่วยจะใช้ยาหยอดตา Cosopt ต่อไปวันละสองครั้งในตาทั้งสองข้าง Cosopt เป็นยาผสมที่ประกอบด้วยยาสองชนิด (dorzolamide และ timolol) เพื่อช่วยลดความดันตา เราได้หารือเกี่ยวกับ Selective Laser Trabeculoplasty (SLT) ซึ่งเป็นหัตถการเลเซอร์เพื่อลดความดันตา เป็นทางเลือกในอนาคต ผู้ป่วยควรกลับมาติดตามผลใน 3 เดือน หรือเร็วกว่านั้นหากการมองเห็นเปลี่ยนแปลงหรือมีอาการอื่น ๆ เกิดขึ้น”
เวอร์ชันนี้ชี้แจงการวินิจฉัยทันที อธิบายวัตถุประสงค์ของยา (ให้คำจำกัดความของ ‘Cosopt’) แปลผลการตรวจที่สำคัญเป็นแนวคิดที่เข้าใจได้ และหลีกเลี่ยงตัวย่อที่คลุมเครือ ความชัดเจนที่เพิ่มขึ้นนี้ช่วยให้ผู้ให้บริการดูแลเบื้องต้นหรือแพทย์ที่ปรึกษาสามารถเข้าใจสถานะของผู้ป่วยและแผนการของจักษุแพทย์ได้อย่างรวดเร็ว
ข้อกังวลด้านความแม่นยำและความจำเป็นในการกำกับดูแล
แม้จะได้รับการตอบรับในเชิงบวกอย่างท่วมท้นและแสดงให้เห็นประโยชน์ในการทำความเข้าใจ แต่การศึกษายังได้ส่งสัญญาณเตือนที่สำคัญเกี่ยวกับความแม่นยำของบทสรุปที่สร้างโดย AI เมื่อจักษุแพทย์ตรวจสอบบทสรุปเบื้องต้นที่ผลิตโดย LLM ก่อน ที่จะส่งออกไป พวกเขาพบข้อผิดพลาดใน 26% ของกรณี แม้ว่าข้อผิดพลาดส่วนใหญ่ (83.9%) ถูกจัดประเภทว่ามีความเสี่ยงต่ำที่จะก่อให้เกิดอันตรายต่อผู้ป่วย และที่สำคัญคือ ไม่มี ข้อผิดพลาดใดที่ถือว่าก่อให้เกิดความเสี่ยงต่ออันตรายร้ายแรงหรือเสียชีวิต แต่อัตราข้อผิดพลาดเบื้องต้นนี้ก็มีความสำคัญ
ที่น่ากังวลยิ่งกว่านั้น การวิเคราะห์อิสระในภายหลังซึ่งดำเนินการโดยจักษุแพทย์ภายนอกได้ตรวจสอบบทสรุปภาษาธรรมดา 235 ฉบับ หลังจาก ที่ได้รับการตรวจสอบและแก้ไขโดยจักษุแพทย์ในการศึกษาแล้ว การตรวจสอบนี้พบว่า 15% ของบทสรุป ยังคง มีข้อผิดพลาด อัตราข้อผิดพลาดที่คงอยู่นี้ แม้จะผ่านการกำกับดูแลจากผู้เชี่ยวชาญแล้วก็ตาม เน้นย้ำประเด็นสำคัญ: เครื่องมือ AI ในสถานพยาบาลไม่สามารถทำงานได้อย่างอิสระโดยปราศจากการกำกับดูแลอย่างเข้มงวดจากมนุษย์
การศึกษาไม่ได้เจาะลึกถึงลักษณะเฉพาะของข้อผิดพลาดเหล่านี้ ซึ่งเป็นข้อจำกัด ข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นอาจมีตั้งแต่ความไม่ถูกต้องเล็กน้อยในการแปลข้อมูลตัวเลข การตีความความรุนแรงของผลการตรวจผิดพลาด การละเว้นความแตกต่างที่สำคัญจากบันทึกต้นฉบับ หรือแม้กระทั่งการแนะนำข้อมูลที่ไม่มีอยู่ในข้อความต้นฉบับ (hallucinations) แม้ว่าโปรไฟล์ความเสี่ยงในการศึกษานี้จะดูต่ำ แต่ศักยภาพในการเกิดข้อผิดพลาดจำเป็นต้องมีกระบวนการทำงานที่แข็งแกร่งซึ่งรวมถึงการตรวจสอบและแก้ไขโดยแพทย์ภาคบังคับก่อนที่จะพึ่งพาบทสรุปที่สร้างโดย AI สำหรับการตัดสินใจทางคลินิกหรือการสื่อสาร นอกจากนี้ยังควรสังเกต ดังที่ผู้เขียนการศึกษากล่าวถึงโดยอ้างอิงงานวิจัยอื่น ๆ ว่าข้อผิดพลาดไม่ได้จำกัดอยู่เฉพาะ AI เท่านั้น ข้อผิดพลาดสามารถและมีอยู่ในบันทึกที่เขียนโดยแพทย์เองเช่นกัน อย่างไรก็ตาม การนำชั้น AI เข้ามาเพิ่มแหล่งที่มาของข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นใหม่ซึ่งต้องได้รับการจัดการ
มุมมองจากผู้เชี่ยวชาญ
จักษุแพทย์ที่เข้าร่วมในการศึกษาก็ให้ข้อเสนอแนะเช่นกัน จากการตอบแบบสำรวจ 489 ครั้ง (อัตราการตอบกลับ 84% จากผู้เชี่ยวชาญ) มุมมองของพวกเขาต่อบทสรุป AI โดยทั่วไปเป็นไปในเชิงบวก แม้ว่าอาจจะถูกลดทอนลงด้วยความตระหนักถึงความจำเป็นในการแก้ไข
- การแสดงถึงการวินิจฉัย: เปอร์เซ็นต์ที่สูงถึง 90% รู้สึกว่าบทสรุปภาษาธรรมดาแสดงถึงการวินิจฉัยของผู้ป่วย “อย่างมาก” สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่า AI โดยทั่วไปสามารถจับภาพทางคลินิกหลักได้อย่างแม่นยำจากมุมมองของผู้เชี่ยวชาญ
- ความพึงพอใจโดยรวม: 75% ของคำตอบของจักษุแพทย์ระบุว่าพวกเขา “พอใจมาก” กับบทสรุปที่สร้างขึ้นสำหรับบันทึกของพวกเขา (สันนิษฐานว่าหลังจากการตรวจสอบและแก้ไข)
แม้จะพอใจ แต่ความพยายามที่เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบและแก้ไขบทสรุปยังไม่ได้รับการวัดปริมาณ แต่ยังคงเป็นข้อพิจารณาที่สำคัญสำหรับการบูรณาการเข้ากับกระบวนการทำงาน อัตราข้อผิดพลาด 15% ที่พบแม้หลังจากการตรวจสอบของพวกเขาเน้นย้ำถึงความท้าทาย – ผู้เชี่ยวชาญมีงานยุ่ง และการกำกับดูแล แม้จะจำเป็น แต่ก็ต้องมีประสิทธิภาพและเชื่อถือได้
นัยยะที่กว้างขึ้นและทิศทางในอนาคต
การศึกษานี้เปิดหน้าต่างสู่การนำเทคโนโลยี โดยเฉพาะ AI มาใช้ประโยชน์ ไม่ใช่เพื่อทดแทนปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์ แต่เพื่อปรับปรุงโดยการเอาชนะอุปสรรคในการสื่อสารที่มีอยู่ในการแพทย์เฉพาะทาง ความสำเร็จของ AI ในการแปลบันทึกทางจักษุวิทยาที่ซับซ้อนเป็นภาษาธรรมดาถือเป็นความหวังสำหรับการประยุกต์ใช้ที่กว้างขึ้น
- การสื่อสารระหว่างแพทย์: โมเดลนี้อาจสามารถปรับใช้กับสาขาเฉพาะทางสูงอื่น ๆ ได้ (เช่น โรคหัวใจ ประสาทวิทยา พยาธิวิทยา) ซึ่งศัพท์เฉพาะที่ซับซ้อนอาจขัดขวางความเข้าใจโดยผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงการประสานงานการดูแลข้ามสาขาวิชา
- การให้ความรู้แก่ผู้ป่วย: บางทีส่วนขยายที่เป็นไปได้ที่น่าตื่นเต้นที่สุดคือการใช้เครื่องมือ AI ที่คล้ายกันเพื่อสร้างบทสรุปที่เป็นมิตรต่อผู้ป่วยจากบันทึกการเยี่ยมของพวกเขาเอง การเสริมพลังให้ผู้ป่วยด้วยข้อมูลที่ชัดเจนและเข้าใจได้เกี่ยวกับภาวะและแผนการรักษาของพวกเขาสามารถปรับปรุงความรู้ด้านสุขภาพได้อย่างมีนัยสำคัญ อำนวยความสะดวกในการตัดสินใจร่วมกัน และอาจเพิ่มการปฏิบัติตามการรักษา ลองนึกภาพพอร์ทัลผู้ป่วยที่ให้บทสรุปภาษาธรรมดาโดยอัตโนมัติควบคู่ไปกับบันทึกทางคลินิกอย่างเป็นทางการ
อย่างไรก็ตาม นักวิจัยยอมรับข้อจำกัดอย่างถูกต้องนอกเหนือจากอัตราข้อผิดพลาด การศึกษาดำเนินการในศูนย์การแพทย์แห่งเดียว ซึ่งอาจจำกัดความสามารถในการสรุปผลการวิจัยไปยังสถานพยาบาลอื่น ๆ (เช่น โรงพยาบาลชุมชน คลินิกเอกชน) ไม่มีการรวบรวมข้อมูลประชากรเกี่ยวกับผู้เข้าร่วมการสำรวจ ซึ่งขัดขวางการวิเคราะห์ว่าปัจจัยต่างๆ เช่น ประสบการณ์การทำงานหรือบทบาทเฉพาะอาจมีอิทธิพลต่อการรับรู้อย่างไร ที่สำคัญ การศึกษาไม่ได้ติดตามผลลัพธ์ของผู้ป่วย ดังนั้นนัยสำคัญทางคลินิกโดยตรง – ว่าบทสรุปที่ปรับปรุงแล้วเหล่านี้นำไปสู่การตัดสินใจการรักษาที่ดีขึ้นหรือผลลัพธ์ด้านสุขภาพที่ดีขึ้นจริงหรือไม่ – ยังคงไม่เป็นที่ทราบแน่ชัดและเป็นประเด็นสำคัญสำหรับการวิจัยในอนาคต
การเดินทางของการบูรณาการ AI เข้ากับกระบวนการทำงานทางคลินิกกำลังดำเนินไปอย่างชัดเจน งานวิจัยนี้ให้หลักฐานที่น่าสนใจว่า LLMs สามารถทำหน้าที่เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการปรับปรุงความชัดเจนในการสื่อสารระหว่างผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ได้ อย่างไรก็ตาม มันยังทำหน้าที่เป็นเครื่องเตือนใจที่มีพลังว่าเทคโนโลยีเป็นเครื่องมือ ไม่ใช่ยาครอบจักรวาล เส้นทางข้างหน้าต้องการการนำไปใช้อย่างระมัดระวัง การตรวจสอบความถูกต้องอย่างต่อเนื่อง และความมุ่งมั่นที่ไม่เปลี่ยนแปลงต่อการกำกับดูแลของมนุษย์เพื่อรับประกันความถูกต้องและความปลอดภัยของผู้ป่วย ศักยภาพในการทลายกำแพงการสื่อสารที่มีมานานนั้นมีมหาศาล แต่ต้องดำเนินการด้วยความขยันหมั่นเพียรและความเข้าใจที่ชัดเจนทั้งความสามารถและข้อจำกัดของปัญญาประดิษฐ์ในภูมิทัศน์ที่ซับซ้อนของการดูแลสุขภาพ