AI与药学：ChatGPT与临床培训——药学博士（Pharm-D）学生的看法、担忧和实践

一、文献信息

标题: ChatGPT and Clinical Training: Perception, Concerns, and Practice of Pharm-D Students

作者: Zawiah M, Al-Ashwal FY, Gharaibeh L, Abu Farha R, Alzoubi KH, Abu Hammour K, Qasim QA, Abrah F

期刊: Journal of Multidisciplinary Healthcare

二、研究背景与意义

人工智能（AI）的迅猛发展，特别是大型语言模型（LLM）如ChatGPT的出现，正在深刻影响着医疗保健和教育领域。ChatGPT作为一种能够模拟人类对话的AI工具，展现出巨大的应用潜力，尤其是在医学信息获取、辅助诊断决策、患者教育等方面。然而，尽管ChatGPT在一些医学考试中表现良好，其在实际临床环境中的准确性、可靠性和实用性仍需深入评估，特别是在药学教育，尤其是临床培训中的应用，尚缺乏充分的研究。

本研究正是在此背景下展开，旨在填补这一研究空白，深入了解药学博士（Pharm-D）学生——未来临床药师的关键群体——对将ChatGPT整合到临床培训中的看法、担忧和实际应用情况。该研究结果对于指导AI工具在药学教育中的合理应用，以及促进未来临床药学实践的智能化发展具有重要意义。

三、研究方法

1. 研究设计: 本研究采用横断面研究设计，于2023年4月至5月期间进行，通过在线问卷调查的方式收集数据。

2. 研究对象: 研究对象为约旦两所主要公立药学院的Pharm-D学生，共招募了211名参与者。

3. 抽样方法: 采用方便抽样和滚雪球抽样技术，通过Facebook和WhatsApp等在线平台发布问卷链接，邀请学生自愿参与。

4. 数据收集工具: 自制问卷，包含四个部分：

人口统计学特征: 收集学生的基本信息，包括年龄、性别、年级、所在大学、AI使用经验、数字技术使用熟练程度以及对ChatGPT的了解程度。

感知益处: 包含16个条目，评估学生对ChatGPT在临床培训中潜在益处的看法，例如：识别治疗相关问题、药物相互作用、不良反应，进行患者教育、药物重整、确定剂量方案、制定药物和非药物治疗计划等。

担忧: 包含8个条目，评估学生对ChatGPT在临床培训中应用的担忧，例如：过度依赖、准确性和可靠性、上下文理解不足、数字鸿沟、个人互动减少、范围有限、伦理问题和训练数据完整性。

ChatGPT使用经验: 评估学生在临床培训中实际使用ChatGPT的情况，包括使用频率、未来使用意愿、推荐意愿以及具体应用场景。

以上部分均采用5点李克特量表进行评分（1=强烈不同意，5=强烈同意）。

5. 数据分析: 使用SPSS 25.0软件进行数据分析。

描述性统计: 对分类变量进行频数和百分比统计，对连续变量进行中位数和四分位数间距（IQR）统计。

推论性统计: 采用Mann-Whitney U检验比较ChatGPT使用者和非使用者在感知益处和担忧评分上的差异。使用卡方检验分析不同变量之间的关联性。

四、主要研究结果

1. 样本特征:

样本中男性比例较高（77.3%），年龄中位数为23岁（IQR=1.0）。

超过三分之二的学生（68.2%）有AI使用经验，且大多数学生（85.3%）的数字技术使用熟练程度为良好或优秀。

68.7%的学生了解ChatGPT。

2. 感知益处:

多数学生（65.9%）认同ChatGPT对Pharm-D学生有益。

学生普遍认为ChatGPT在识别治疗相关问题（57.3%）、药物相互作用（54.5%）和不良反应（50.2%）方面具有潜力。

然而，只有39.8%的学生认为ChatGPT能够提供准确的临床实践信息，显示出对准确性的担忧。

在患者教育、药物重整、确定剂量方案、识别不必要的药物等方面，ChatGPT的感知益处相对较低。

3. 担忧:

排名前三的担忧是：过度依赖导致批判性思维等基本技能的缺乏（61.1%）、ChatGPT的准确性和可靠性（61.1%）以及ChatGPT对上下文的理解不足可能导致不适当的反应（61.1%）。

数字鸿沟（58.8%）、个人互动减少（58.3%）以及伦理问题（51.2%）也是学生们的主要担忧。

4. 使用情况:

46.4%的学生在临床培训中从未使用过ChatGPT，12.8%的学生经常使用。

53.1%的学生表示未来有可能在临床实践中使用ChatGPT。

63%的学生会推荐其他药学生和导师使用ChatGPT，25.6%的学生持中立态度，11.4%的学生不会推荐。

5. 具体应用场景（针对使用过ChatGPT的学生，n=113）:

最常见的应用场景是：获取药物和疾病信息（72.6%）、评估药物相互作用（64.6%）、识别和管理不良反应（65.5%）。

约一半的学生将ChatGPT用于药物重整（58.4%）、确定剂量方案（59.3%）、制定药物治疗计划（55.7%）和非药物治疗计划（70.8%）。

学生认为ChatGPT在制定非药物治疗计划方面比药物治疗计划更有帮助。

超过80%的学生认为ChatGPT在检查药物相互作用方面与其他资源“同样有用”或“更有用”。

6. 感知益处、担忧与使用意愿的关系:

既往使用过ChatGPT的学生倾向于认为其益处更大、担忧更少，但差异未达到统计学显著性。

更倾向于在未来临床实践中使用ChatGPT的学生，其担忧评分显著更低（p=0.038）。

更愿意推荐ChatGPT的学生，其感知益处评分显著更高（p<0.001）。

五、结果讨论与解读

1. 喜忧参半的态度: 研究结果显示，Pharm-D学生对ChatGPT在临床培训中的应用持“喜忧参半”的态度。一方面，他们认识到ChatGPT在提高效率、辅助决策等方面的潜力；另一方面，他们也对ChatGPT的准确性、可靠性以及可能带来的负面影响表示担忧。

2. 准确性的顾虑: 尽管学生们认为ChatGPT在识别药物相互作用等方面有一定帮助，但对其提供准确临床信息的能力普遍信心不足。这与ChatGPT“幻觉”现象（即生成与事实不符的内容）的存在有关，也反映了当前LLM在处理复杂临床问题时仍存在的局限性。

3. 过度依赖的风险: 学生们对过度依赖ChatGPT的担忧尤为突出，这提示我们在教育中需要强调批判性思维的培养，避免学生过度依赖AI工具而忽视自身临床技能的发展。

4. 伦理问题的关注: 学生们对数据隐私、算法偏见等伦理问题的关注，反映了年轻一代药学生对AI伦理的重视。这提示我们在开发和应用AI工具时，必须充分考虑伦理问题，并建立相应的规范和监管机制。

5. 应用场景的差异: 研究发现，学生们更倾向于将ChatGPT用于获取信息、评估药物相互作用等相对“简单”的任务，而在制定治疗计划、确定剂量方案等需要复杂临床判断的任务上，ChatGPT的应用相对较少。这可能与学生对ChatGPT在复杂任务上准确性的担忧有关。

6. 人机协作的必要性: 本研究结果强调了人机协作的重要性。ChatGPT可以作为辅助工具，帮助学生提高效率、获取信息，但不能完全替代人类的临床判断和决策。未来的药学教育应该探索如何将ChatGPT等AI工具与传统的教学方法相结合，培养学生的人机协作能力。

六、研究局限性

样本代表性: 本研究采用方便抽样，样本主要来自约旦的两所药学院，可能无法完全代表所有Pharm-D学生的观点。

自我报告偏差: 数据来自学生的自我报告，可能存在回忆偏差和社会期望偏差。

未评估实际效果: 本研究主要关注学生的看法和担忧，并未评估ChatGPT在临床培训中的实际效果，例如对学生临床决策准确性的影响。

七、研究意义与展望

本研究首次深入探讨了Pharm-D学生对ChatGPT在临床培训中应用的看法、担忧和实践，为理解AI工具在药学教育中的应用提供了宝贵的见解。研究结果提示我们，在将ChatGPT等AI工具引入药学教育时，需要充分考虑学生的担忧，加强对学生批判性思维和人机协作能力的培养，并建立相应的伦理规范和监管机制。

未来研究可以进一步探索以下几个方面：

不同文化背景下的比较研究: 在不同国家和地区的药学院开展类似研究，比较不同文化背景下学生对ChatGPT的看法和应用情况。

干预研究: 设计并实施干预措施，例如针对ChatGPT应用的培训项目，评估其对学生临床技能、批判性思维和人机协作能力的影响。

长期追踪研究: 追踪调查学生在毕业后进入临床实践，观察他们在实际工作中如何应用ChatGPT等AI工具，并评估这些工具对患者预后的影响。

开发更可靠的医药专用AI: 基于临床需求开发针对医药领域的更可靠、可解释性更强的AI模型。

总之，本研究为AI在药学教育和临床实践中的应用提供了重要的启示。随着AI技术的不断发展，我们需要持续关注其对医疗保健领域的影响，并积极探索如何利用AI工具提高医疗服务质量和效率，最终造福患者。

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