CHAT-RT研究：德国放射肿瘤学会成员对ChatGPT的使用现状、认知态度与临床影响调查

　　本刊推荐：为解决人工智能（尤其是ChatGPT）在放射肿瘤学临床应用中的准确性、数据保护（GDPR）及伦理问题，研究人员针对德语区放射肿瘤专业人员开展横断面调查。研究发现：94.9%的从业者知晓ChatGPT，35.2%将其常规用于行政事务，30.2%用于论文撰写，但对技术性放疗问题的满意度仅66.7%。主要担忧包括错误信息（69.2%）、批判性思维弱化（57.9%）和数据隐私风险（57.2%）。该研究为AI在高风险医疗领域的规范化整合提供了实证依据。

　　

随着人工智能（AI）技术迅猛发展，医疗领域正迎来革命性变革。在放射肿瘤学（Radiation Oncology）这一对精确度要求极高的学科中，ChatGPT等大型语言模型（Large Language Model, LLM）展现出巨大潜力：它们既能辅助临床决策，又能简化患者教育流程，甚至提升科研工作效率。然而，光辉前景背后隐藏着严峻挑战——生成内容的可靠性存疑，患者数据隐私保护面临威胁，伦理风险（如算法偏见）更如达摩克利斯之剑高悬。尤其在严格执行《通用数据保护条例》（GDPR）的欧洲地区，如何平衡技术创新与合规安全，成为医疗从业者必须面对的课题。

为厘清ChatGPT在真实医疗场景中的应用现状，慕尼黑大学医院（LMU University Hospital）的Dinah Konnerth等研究者开展了名为CHAT-RT的专项研究。该研究通过系统调查德语区放射肿瘤专业人员的实践模式与态度倾向，为AI工具的规范化整合提供数据支撑。相关成果已发表于《Radiation Oncology》期刊。

本研究采用横断面调查设计，通过LimeSurvey平台对德国、奥地利和瑞士的德国放射肿瘤学会（DEGRO）1,213名成员开展匿名问卷调查。问卷开发经历文献综述、ChatGPT辅助起草、反向翻译、专家验证及预实验等标准化流程，最终形成涵盖40个项目的结构化问卷。调查内容包含人口统计学特征、放疗工作经验以及ChatGPT在临床、科研、沟通及行政四大领域的应用评价。数据分析仅纳入完全完成的问卷，采用SPSS 29进行描述性统计。

参与者特征

在213名受访者中，159人完成全部问卷（有效率74.6%）。92.5%的参与者来自德国，74.2%任职于大学医院，54.7%为放射肿瘤医师。从业经验分布均衡：＜1年（7.5%）、1-5年（27.0%）、6-10年（27.7%）、11-15年（13.2%）及＞15年（24.5%）。

ChatGPT使用概况

94.9%的受访者知晓ChatGPT，但使用频率差异显著：32.1%从未使用，35.2%定期用于行政事务，30.2%用于论文撰写。仅13.2%使用付费版ChatGPT-4.0 Pro。除ChatGPT外，27.7%的参与者使用其他AI工具（如DeepL翻译）。

应用场景与满意度

ChatGPT最常被用于行政文书起草（35.2%）和论文修改（30.2%），满意度分别高达94.6%和91.7%。但在放疗技术咨询（15.1%使用）和数据统计分析（15.7%使用）场景中，满意度骤降至66.7%。仅7.5%的受访者将其用于患者咨询支持。

风险认知与态度分歧

69.2%的参与者担忧错误信息风险，57.9%认为过度依赖可能削弱批判性思维，57.2%存在数据安全顾虑。从业6-10年的中期职业者表现出最高接受度（44%认可其节省时间，72%计划增加使用），而＞15年资历的资深医师态度保守（仅35%愿进一步整合）。值得注意的是，71.7%的总体受访者表达出对AI规范培训的强烈需求。

本研究首次系统描绘了ChatGPT在德语区放射肿瘤领域的应用图谱：其作为文书辅助工具已获得高度认可，但在临床决策等高风险场景中仍面临信任危机。这种"效率与风险并存"的矛盾态势，折射出医疗AI推广过程中的核心挑战——如何建立既鼓励创新又保障安全的治理框架。

研究者特别指出，ChatGPT在专业领域存在的"幻觉现象"（即生成似是而非的错误内容）需通过增强领域知识训练与不确定性量化技术来抑制。此外，针对不同职业阶段从业者的差异化培训策略、GDPR合规数据处理流程以及临床信息系统（如EHR）的有机整合，将成为推动AI真正融入医疗实践的关键。

尽管本研究受限于德语区样本且响应率有限（17.6%），但其揭示的忧虑与需求具有普适性意义。随着AI技术迭代加速，后续研究需结合客观性能指标与纵向追踪，进一步探索LLM在放射治疗规划、患者随访等核心环节的应用边界。唯有通过跨学科协作与严格监管，才能让人工智能真正成为医疗安全的"守护者"而非"颠覆者"。