NEJM AI 研究：医生改 AI 草稿一年耗数百小时，最费时的不是最难改的
kdpsinghlab · x · 2026-08-28
加州大学圣地亚哥分校健康系统团队在 NEJM AI 发表研究（Lily Poursoltan 主导），量化医生编辑 AI 起草的患者回复的时间成本。
方法分两步：
- 用 AI 对比 AI 草稿与医生实际发出的回复，将医生的修改分类；
- 用混合效应模型估计各类修改的额外耗时，并用患者消息神经嵌入的前 10 个主成分控制消息复杂度差异。
发现 15 类医生修改类型，单条耗时增幅最大的三类：
- 解读影像结果：+70.1%
- 澄清/排除诊断：+63.9%
- 解读化验结果：+60.8%
但单条最慢 ≠ 累计最贵：预约安排、生活方式建议、转诊协调这类高频场景的 AI 草稿造成最大的累计编辑负担——每 1000 名医生在一年多内累计耗时数百小时。研究为医疗系统监控和改进人机协同（human-in-the-loop）AI 提供了可操作的评估框架。
所属事件:研究称医生编辑AI回复耗时反超亲写(4 条相关)→
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