【原创简讯】研究揭示临床AI工具使用量爆发背后的医疗器械软件机会

来自哈佛医学院（Harvard Medical School）、布莱根妇女医院（Brigham and Women’s Hospital）以及麻省总医院布莱根医疗系统（Mass General Brigham，MGB）等机构的研究人员，分析了OpenEvidence平台在2024年1月1日至2026年6月30日间为期2.5年的使用数据，发现美国临床医生使用具备AI功能的临床信息平台，主要场景是支持治疗和管理决策，而不是疾病诊断。研究结果近期发表于美国医学会杂志（The Journal of the American Medical Association）。

研究纳入拥有美国国家医疗服务提供者标识码（National Provider Identifier，NPI）验证账户的临床医生。在2.5年研究期间，共有952,008名临床医生提交了2.71亿次查询，其中58.5%为女性，医师用户为556,200名。医师用户平均每位活跃用户每月提交37.1次查询。研究采用大型语言模型，对分层随机抽样获得的3,880万条查询进行临床用途和医学主题分类。这些查询产生于2024年1月1日至2026年6月30日；分类使用OpenAI的GPT-5.6 Terra模型，维度包括临床用途和医学主题。研究人员表示，数据在符合HIPAA要求的计算环境中批量处理，仅使用分类标签，未使用查询文本内容。研究还通过“使用比率”把不同临床群体、不同专科的查询占比，与其在美国医疗从业队伍中的占比进行比较。

从增长趋势看，月活跃用户数量由2024年1月的355人增长至2026年6月的703,265人；每位活跃用户的月均查询次数由18.0次增长至39.5次；同期月查询总量由6,000次增长至2,780万次。研究还发现，临床医生一旦开始使用，往往会持续使用：月度留存率从2024年初约70%提高至2026年的90%；到2026年6月，92.5%的活跃用户属于回访用户，而非短期尝试者；在首次使用后的每一个后续月份中，至少68%的可观察临床医生仍保持活跃；仅有9.6%的临床医生仅在某一天查询后再未返回。

在使用人群分布上，执业护士和医师助理每位活跃用户每月平均提交44.5次查询，高于医师的37.1次；药师为29.3次，其他临床医生为19.9次。在医师群体中，住院医师和专科培训医师平均每人每月提交43.2次查询，主治医师为35.3次。相较于其在全国医疗从业队伍中的占比，毕业后10年内的医师使用比率为2.54，住院医师和专科培训医师为1.84，提交了更高比例的查询。

使用者的专科差异也很明显。肿瘤学与血液学使用比率为2.00，内科为1.88，家庭医学为1.80，均高于平均水平；眼科学为0.23，放射学为0.24，骨科为0.24，使用率低于平均水平。查询强度方面，家庭医学为每位用户每月51.7次，肿瘤学与血液学为49.7次；眼科学为19.9次，骨科为18.5次。肿瘤学与血液学、内科和家庭医学提交的查询占比高于平均水平。涉及医师自身专业领域之外的查询比例，从肿瘤学与血液学医师的35%到急诊科医师的88%不等。

查询目的方面，大多数查询涉及临床决策制定，占51.9%；其中治疗与管理相关内容占33.1%，诊断相关内容占13.9%。不同专科的查询目的反映了各自领域的临床优先事项：药物信息类查询在精神病学中最常见，占29.1%，而医师整体为14.1%；特定研究和临床试验相关查询在肿瘤学与血液学中最常见，占3.5%，整体平均为0.7%；临床实践指导文件相关查询在胃肠病学和心脏病学中最为常见，分别为4.2%和3.6%，整体平均为2.1%。执业护士和医师助理的查询目的与医师总体情况高度相似；药师提出的问题中，32.8%涉及药物信息，其次是治疗与管理相关问题，占32.0%。

研究人员表示，临床医生与临床知识的关系正在变化，越来越多的知识获取方式正从记忆提取转向信息检索。他们认为，这些发现填补了关于临床医生如何使用AI工具的实证空白，对专业学会、教育工作者、政策制定者、医疗系统以及医疗器械软件和临床决策支持工具的评估与监管具有参考意义。医师最常寻求帮助的是治疗方案和药物信息，这表明目前许多用于评估临床AI的任务，可能并不符合医师实际使用AI的场景；这些工具在治疗方案选择、药物指导以及证据综合分析方面的表现，即真实世界应用中最主要的任务，目前仍缺乏系统测量。评估和监管框架应更加关注这些工具在临床医生实际提出的治疗和药物相关问题上的表现，并将其使用情况与后续临床决策及患者结局联系起来评估。医学知识获取模式从记忆提取向信息检索转变能否改善患者护理质量，将取决于这些工具的准确性、临床医生接受的使用培训质量，以及医疗机构是否愿意调整AI的教学、评价和治理方式。

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