Traduzione non revisionataLa traduzione in Italiano di questa voce non è stata revisionata e può differire dalla fonte. Acronimo, titolo completo e citazione restano sempre nella lingua originale.Apri la pubblicazione originale ↗
Tao LLM (care transitions)
An LLM Chatbot to Facilitate Primary-to-Specialist Care Transitions: A Randomized Controlled Trial
Paziente / Popolazione Intervento / Esposizione Confronto Esito
In 2.069 pazienti che accedevano ad ambulatori specialistici, un chatbot LLM che raccoglie l'anamnesi e redige l'invio prima della visita ha ridotto la durata del consulto specialistico rispetto a nessun chatbot prima della visita specialistica.
N
2069pazienti
Disegno
RCT a tre bracci (solo PreA, PreA con supporto del personale, nessun PreA), due centri sanitari, Cina
Esito
Durata del consulto medico, coordinamento delle cure percepito dal medico e facilità di comunicazione riferita dal paziente (coprimari)
Rilevanza
2Importante — uno dei diversi pilastri.
RisultatoConsulto 3,14 ± 2,25 vs. 4,41 ± 2,77 min (riduzione del 28,7 %; p<0,001); coordinamento delle cure percepito dal medico 3,69 ± 0,90 vs. 1,73 ± 0,95 (p<0,001); facilità di comunicazione riferita dal paziente 3,99 ± 0,62 vs. 3,44 ± 0,97 (p<0,001). I bracci solo PreA e PreA con supporto umano erano equivalenti.
Tao X, et al. Nat Med. 2026;32(3):934-942. 10.1038/s41591-025-04176-7
Discussione e critica
Uno dei primi studi randomizzati per paziente su un LLM rivolto al paziente nelle cure di routine, a mostrare che un chatbot operante autonomamente può abbreviare le visite specialistiche e che la co-progettazione con gli stakeholder locali ha battuto il fine-tuning su dati di dialogo locali. Gli endpoint sono misure di processo e di percezione e non esiti clinici, e lo studio si è svolto in due centri.