安慰剂,安慰剂和机器学习:生成人工智能如何塑造心理健康护理中的患者感知

科学领域:

• 精神病学和心理学 精神病学和心理学
• 医疗信息学 医疗信息学
• 卫生传播健康传播

背景情况:

• 生成型人工智能 (GenAI) 越来越多地被采用在临床环境中,影响健康文档和沟通.
• 安慰剂和安慰剂效应,即受患者期望和提供者互动影响的心理社会现象,在心理健康护理中尤为重要.

研究的目的:

• 探索GenAI在临床环境中对安慰剂和无效疗法的潜在影响,重点关注心理健康护理.
• 分析GenAI介导的沟通如何影响患者的感知,期望和治疗结果.

主要方法:

• 基于现有关于安慰剂/安慰剂效应和GenAI的研究的概念分析.
• 检查GenAI的特征 (音调,速度,准确性) 如何调节患者的心理社会反应.
• 对人工智能驱动的临床笔记和面向患者的摘要的影响的讨论.

主要成果:

• 通过其沟通风格和将其整合到临床文档中,GenAI有可能放大正面 (安慰剂) 和负面 (nocebo) 效应.
• 人工智能生成的语言可以微妙地影响患者的期望和感知,可能改变治疗结果.
• 人工智能通信中的不准确性或人类细微差别的丧失可能会加剧nocebo效应.

结论:

• 精神卫生保健中的GenAI在管理安慰剂和无效果效应方面提出了一个新的挑战.
• 透明度,道德监督和心理社会意识对于应对人工智能传播的影响至关重要.
• 临床医生必须预见并解决GenAI塑造患者期望和治疗经验的潜力.