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Tao LLM (care transitions)
An LLM Chatbot to Facilitate Primary-to-Specialist Care Transitions: A Randomized Controlled Trial
Patient / Population Intervention / Exposition Vergleich Endpunkt
Bei 2.069 Patienten in fachärztlichen Sprechstunden, verkürzte ein LLM-Chatbot, der vor dem Termin die Anamnese erhebt und die Überweisung entwirft die Dauer der fachärztlichen Konsultation verglichen mit keinem Chatbot vor dem Facharztbesuch.
N
2.069Patienten
Design
Dreiarmige RCT (PreA allein, PreA mit Personalunterstützung, kein PreA), zwei Gesundheitszentren, China
Endpunkt
Dauer der ärztlichen Konsultation, ärztlich wahrgenommene Versorgungskoordination und patientenberichtete Leichtigkeit der Kommunikation (koprimär)
Relevanz
2Wichtig — eine von mehreren Säulen.
ErgebnisKonsultation 3,14 ± 2,25 vs. 4,41 ± 2,77 min (28,7 % Reduktion; p<0,001); ärztlich wahrgenommene Versorgungskoordination 3,69 ± 0,90 vs. 1,73 ± 0,95 (p<0,001); patientenberichtete Leichtigkeit der Kommunikation 3,99 ± 0,62 vs. 3,44 ± 0,97 (p<0,001). Die Arme PreA allein und PreA plus Mensch waren äquivalent.
Tao X, et al. Nat Med. 2026;32(3):934-942. 10.1038/s41591-025-04176-7
Diskussion & Kritik
Eine der ersten patientenrandomisierten Studien zu einem patientenseitigen LLM in der Routineversorgung; zeigt, dass ein autonom arbeitender Chatbot Facharztbesuche verkürzen kann und dass Ko-Design mit lokalen Stakeholdern das Fine-Tuning auf lokalen Dialogdaten schlug. Die Endpunkte sind Prozess- und Wahrnehmungsmaße und keine klinischen Outcomes, und die Studie lief an zwei Zentren.