改变健康习惯，例如戒烟，锻炼更多或坚持开处方治疗，这对于预防和管理慢性疾病至关重要。动机访谈（MI）是一种以患者为中心的咨询方法，可帮助人们找到自己的改变动力，在许多医疗保健环境中已证明有效。
然而，由于有限的时间，培训需求和付款障碍，尽管有强有力的证据，但MI并未在临床实践中广泛使用。但是，人工智能的进步正在开放新的可能性，将MI通过数字工具带给更多人。
AI驱动的聊天机器人，应用程序和虚拟代理可以模拟MI核心的支持性，同情对话。使用从脚本对话到GPT-4（通常称为chatgpt）等高级大语言模型的方法，这些工具提供了全天候无判断的支持。他们可能对不寻求传统行为保健的人特别有用。
早期的研究表明，这些AI工具是可行的和可接受的，但目前尚不清楚它们如何遵循核心MI原则，例如同理心和促进自主权，以及它们是否有效地改变了行为。评估这种“ Mi Fidelity”是具有挑战性的，因为传统方法需要详细的人类审查，并且不能很好地扩展。
为了填补这些重要的知识空白，佛罗里达州大西洋大学的查尔斯·E·施密特医学院的研究人员对AI驱动系统的研究进行了首次范围，旨在提供动机访谈。
他们专注于探索AI工具（例如聊天机器人和大型语言模型）如何用于传递MI，对其可用性和可接受性的了解，这些系统遵守核心MI原则的程度以及到目前为止报告的行为或心理结果。
在《医学互联网研究杂志》上发表的结果表明，使用的AI工具是聊天机器人，具有一些虚拟代理和移动应用程序，使用了从基于规则的系统到GPT-3.5和GPT-4等高级模型等高级模型的技术。虽然所有旨在模拟动机访谈，但其评估的质量和严格却有所不同。只有少数研究解决了AI生成的内容的安全问题，其中大多数没有详细说明防止错误信息或不当响应的保障措施。
尽管只有少数研究报告了实际的行为改变，但大多数研究都集中在重要的心理因素上，例如准备改变和理解。重要的是，没有研究研究长期行为结果，随访期通常是短期或完全缺失的。因此，尽管AI工具可以有效地传递动机内容并影响变化的早期迹象，但它们创造持久行为转移的能力仍然不清楚。
许多数字干预措施包括动机的“元素”，但没有清楚地表明它们是否或如何遵循正式的MI实践。我们仔细绘制了使用的特定技术，例如开放式问题，肯定和反思性的聆听，并查看了如何通过专家审查还是研究设计来评估富达的评估。这种细节对于了解这些AI工具实际在做什么以及它们反映出真正的动机面试的能力至关重要。”
Schimdt医学院的高级作者兼人口健康教授Maria Carmenza Mejia医学博士
调查结果表明，尽管有优势，但人们通常会注意到情感细微差别和对话深度的局限性。
Mejia说：“用户赞赏AI系统的便利性和结构，但经常错过了面对面咨询的'人触摸'和复杂的关系动态。”
研究的参与者从一般成年人到大学生和具有特定健康状况的患者的差异很大。戒烟是最常见的重点，其次是减少药物使用，压力管理和其他健康行为。
Mejia说：“ AI驱动的系统表现出令人兴奋的潜力，可以进行动机面试并支持有意义的健康行为改变。”“这些工具在各种健康问题上都是可行且受到良好接受的，证明了同理心和协作等关键原则。但是，随着AI健康干预措施的发展，很少有研究对其对行为或忠诚的影响进行严格评估，未来的研究必须集中在强大的评估，透明度和道德责任上。通过将AI技术与可伸缩的行为相结合，我们可以挑战行为，我们可以通过挑战访问范围来改善行为。
研究合着者是FAU医学生Zev Karve，Jacob Caley，Christopher Machado和Michelle K. Knecht，FAU Schmidt医学院高级医学图书馆员。