NYU Langone Health telah melihat peningkatan signifikan dalam keterlibatan pasien dengan sistem catatan kesehatan elektronik (EHR), EPIC, selama pandemi. Pasien semakin banyak menggunakan alat digital untuk berkomunikasi dengan dokter, mengisi ulang resep, dan mengakses hasil tes. Secara khusus, penggunaan fitur In Basket (Dalam Keranjang) telah meroket, sehingga menghasilkan peningkatan signifikan dalam jumlah pesan yang diterima dokter per hari, terkadang melebihi 150 pesan per hari. Perkembangan ini telah menyebabkan kelelahan dokter karena banyak dokter menghabiskan waktu ekstra untuk mengelola komunikasi ini.

Sebuah studi baru-baru ini yang dilakukan oleh para peneliti di NYU Grossman School of Medicine menunjukkan bahwa kecerdasan buatan (AI) dapat secara efektif memberikan jawaban atas pertanyaan EHR pasien. Alat AI yang dilatih menggunakan algoritme generatif telah terbukti mampu menghasilkan respons dengan tingkat akurasi dan empati yang sebanding dengan manusia profesional medis. Studi ini menunjukkan bahwa AI berpotensi mengurangi beban kerja dokter dengan menangani komunikasi awal dengan pasien, asalkan manusia mengawasi persetujuan pesan akhir. .

AI yang dimaksud adalah model generatif yang disebut GPT4, yang sedang diujicobakan di NYU Langone Health untuk menjawab pertanyaan pasien dengan tetap mematuhi peraturan privasi. Dalam penelitian yang dipublikasikan di JAMA Network Open, dokter layanan primer membandingkan jawaban yang dihasilkan AI dengan jawaban yang ditulis manusia. Hasilnya menunjukkan bahwa performa AI sebanding dengan jawaban manusia dalam hal akurasi dan relevansi, serta lebih baik dalam hal pemahaman dan nada.

Meskipun hasilnya menjanjikan, penelitian ini juga mencatat bahwa pesan yang dihasilkan AI cenderung lebih panjang dan kompleks, sehingga diperlukan penyempurnaan lebih lanjut pada alat tersebut. Tingkat bahasa AI, yang diukur dengan skor keterbacaan Flesch Kincaid, sedikit lebih tinggi dari standar manusia, menunjukkan bahwa penyesuaian mungkin diperlukan untuk memastikan kejelasan bagi semua pasien. Tim peneliti menekankan pentingnya menggunakan data pribadi pasien untuk melatih alat AI agar dapat diterapkan di dunia nyata dengan lebih akurat, dan penelitian di masa depan akan menyelidiki lebih lanjut aspek ini. .