SHAKED 进入急诊真实流程：1138 名患者中输出 99/100 获认可，但医生使用率四周降至 30%

学术圈重大事件 · 发布 2026-08-20T01:40:00+08:00 · 更新 2026-08-20T01:41:05+08:00

核心结论

Nature Medicine 8 月 19 日发表急诊大模型决策支持系统 SHAKED 的前瞻性试点。1,138 名患者中未检测到相关不良事件，专家抽查 100 份输出有 99 份适当，但急诊停留时间未改善，医生采用率四周内从 68% 降至 30%。结果提示真实部署的主要瓶颈可能是工作负荷与持续参与，而非单次输出准确率。

Nature Medicine 8 月 19 日发表一项 DECIDE-AI 阶段 1 前瞻性评估，测试由多个大语言模型组成的临床决策支持系统 SHAKED。研究在一家三级医院急诊科连续运行四周，共分析 1,138 名患者；两个平行单元中，一个接入系统，另一个按日常轮转工作。与只在历史病历或考试题上比较模型不同，这项研究把人机协作放进真实班次、会诊请求和急诊拥挤环境，重点观察医生是否持续使用以及流程是否实际改变。

系统会整理病例并辅助形成专科会诊请求。专家事后抽查的 100 份输出中，99 份被判定为临床上适当，研究期内未检测到与系统相关的不良事件；医生在放射科会诊场景使用系统的倾向更高，优势比为 2.98。不过，两单元急诊停留时间均为 4.9 小时，没有差异；意向治疗分析只显示会诊周期可能缩短 9.4 分钟，P=0.077，未达到通常的统计显著阈值。因此，“输出看起来正确”没有自动转化为更短的就诊时间或确定的效率收益。

更值得注意的是采用率从首周约 68% 降到末期约 30%。每增加一个班次小时，医生继续使用的优势比为 0.72，提示工作负荷、告警疲劳、额外输入步骤或对系统价值的判断，可能比模型本身的回答质量更早决定部署成败。对于医院和医疗 AI 开发者，这把评估重点从单次准确率扩展到持续参与、界面负担、科室差异和班次内行为；放射会诊的较高采用率也说明，临床 AI 可能需要从边界清晰、信息结构稳定的任务切入。

这仍是单中心、非随机、短周期的早期实施研究，两个平行单元可能受到人员轮转、污染和霍桑效应影响；抽查 100 份输出也不足以排除低频严重错误。论文明确表示结果可用于设计后续随机试验，但不能据此批准常规部署。下一步需比较不同医院、不同信息系统和更长随访期，预先定义患者结局、错误严重度与退出使用原因，并验证使用率下降是否可通过流程重构而非单纯培训逆转。

来源： Nature Medicine 原始论文 ｜ ClinicalTrials.gov 登记 NCT06902675

信息来源

• Nature Medicine 原始论文
• ClinicalTrials.gov 登记 NCT06902675

可信度说明

来源为 Nature Medicine 同行评议论文和 ClinicalTrials.gov 登记，可核验样本、四周采用率、流程结局及 NCT06902675。研究属于 DECIDE-AI 阶段 1 单中心非随机试点；未发现不良事件、99/100 输出适当和会诊周期趋势都不能替代多中心随机试验或证明常规部署安全有效。

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