大语言模型作为健康信息工具：患者在耳鼻喉科的使用与信任研究

一句话总结: 71.2%耳鼻喉科患者曾使用LLM获取健康信息，但信任度仅为中等水平，隐私与准确性是主要顾虑。

研究背景

随着ChatGPT等大语言模型在医疗咨询场景的普及，患者主动使用AI获取健康信息的行为日益普遍。然而，患者对AI健康信息的信任程度及其影响因素尚缺乏系统研究。本研究聚焦耳鼻喉科患者群体，探究LLM在患者端的实际应用与接受度。

方法

研究设计

横断面调查，面向耳鼻喉科就诊患者收集问卷数据。

调查内容

LLM使用行为（使用频率、使用场景）
对AI健康信息的信任度评分
隐私安全顾虑
对信息准确性的评价

主要结果

核心数据

指标	数值
曾使用LLM获取健康信息比例	71.2%
就诊前使用AI了解自身病情比例	28.6%
认为LLM信息有帮助	100%（受访者一致认可）
表示不信任AI信息	32.7%
主要顾虑	隐私泄露、信息准确性

关键发现

高使用率、低信任度并存：超七成患者使用LLM获取健康信息，但近三分之一明确表示不信任，反映出"用归用、信归不信"的矛盾现象。
就诊前预研行为显著：28.6%患者在就诊前主动使用AI了解病情，说明LLM已深度嵌入患者就医决策链。
隐私与准确性是核心痛点：受访者普遍认为LLM信息有价值，但对数据安全和医学准确性存在显著担忧。

临床意义

医患沟通新挑战：医生需关注患者通过AI获取的"前置信息"，应对患者可能存在的错误认知
AI健康信息素养教育：亟需建立患者端AI健康信息使用指南
信任机制设计：医疗AI产品需在可解释性和数据保护方面加强

局限性

单中心横断面研究，样本代表性有限
未区分不同年龄、教育背景患者的使用差异
未追踪长期信任变化趋势

引用格式

作者. Large Language Models as Health Information Tools: Patient Use and Trust in Otolaryngology. 
Laryngoscope Investigative Otolaryngology, 2026. PMID: 42571071

原文链接

PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42571071/

整理: 2026-08-09 标签: #医疗AI #科研 #论文 #大模型 #患者信任 #耳鼻喉科