論文の概要: AI chatbots versus human healthcare professionals: a systematic review and meta-analysis of empathy in patient care

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.05628v1
• Date: Thu, 05 Feb 2026 13:09:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-06 18:49:08.934645
• Title: AI chatbots versus human healthcare professionals: a systematic review and meta-analysis of empathy in patient care
• Title（参考訳）: AIチャットボット対ヒト医療専門家--患者の共感の体系的レビューとメタ分析
• Authors: Alastair Howcroft, Amber Bennett-Weston, Ahmad Khan, Joseff Griffiths, Simon Gay, Jeremy Howick,
• Abstract要約: 医療における人工知能(AI)ベースのチャットボットの利用は急速に拡大している。 一部の研究は、AIチャットボットが人間の医療専門家(HCP)よりも共感的に優れていることを示唆している。 我々は,AIチャットボットとヒトHCPを共感尺度で比較する研究のために,複数のデータベースを検索した。 13の研究では、AIに対する感情評価が統計的に有意に高く、皮膚科では人間の反応が好まれる2つの研究しか報告されていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10262304700896197
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Background: Empathy is widely recognized for improving patient outcomes, including reduced pain and anxiety and improved satisfaction, and its absence can cause harm. Meanwhile, use of artificial intelligence (AI)-based chatbots in healthcare is rapidly expanding, with one in five general practitioners using generative AI to assist with tasks such as writing letters. Some studies suggest AI chatbots can outperform human healthcare professionals (HCPs) in empathy, though findings are mixed and lack synthesis. Sources of data: We searched multiple databases for studies comparing AI chatbots using large language models with human HCPs on empathy measures. We assessed risk of bias with ROBINS-I and synthesized findings using random-effects meta-analysis where feasible, whilst avoiding double counting. Areas of agreement: We identified 15 studies (2023-2024). Thirteen studies reported statistically significantly higher empathy ratings for AI, with only two studies situated in dermatology favouring human responses. Of the 15 studies, 13 provided extractable data and were suitable for pooling. Meta-analysis of those 13 studies, all utilising ChatGPT-3.5/4, showed a standardized mean difference of 0.87 (95% CI, 0.54-1.20) favouring AI (P < .00001), roughly equivalent to a two-point increase on a 10-point scale. Areas of controversy: Studies relied on text-based assessments that overlook non-verbal cues and evaluated empathy through proxy raters. Growing points: Our findings indicate that, in text-only scenarios, AI chatbots are frequently perceived as more empathic than human HCPs. Areas timely for developing research: Future research should validate these findings with direct patient evaluations and assess whether emerging voice-enabled AI systems can deliver similar empathic advantages.
• Abstract（参考訳）: 背景:共感は、痛みや不安の軽減や満足度の向上など、患者の成果を改善するために広く認識されており、その欠如は害をもたらす可能性がある。 一方、医療における人工知能(AI)ベースのチャットボットの利用は急速に拡大しており、生成AIを使って文字を書くなどのタスクを支援する5人に1人が一般の実践者だ。 一部の研究では、AIチャットボットは共感において人間の医療専門家(HCP)より優れていると示唆されているが、発見は混在し、合成が欠如している。 データソース: 大規模な言語モデルと人間のHCPを用いた共感尺度を用いたAIチャットボットの比較研究のために、複数のデータベースを検索した。 ROBINS-Iを用いて偏見のリスクを評価し, 二重カウントを避けつつ, ランダムエフェクトメタアナリシスを用いて分析した。 合意の領域:15の研究(2023-2024)を特定した。 13の研究では、AIに対する感情評価が統計的に有意に高く、皮膚科では人間の反応が好まれる2つの研究しか報告されていない。 15の研究のうち13が抽出可能なデータを提供し、プールに適していた。 これらの13つの研究のメタ分析は、すべてChatGPT-3.5/4を利用しており、標準平均差は0.87(95% CI, 0.54-1.20)で、AI(P < .00001)を好んでいる。 論争の領域: 非言語的手がかりを見落とし、プロキシレーダを通じて共感を評価するテキストベースの評価に依拠した研究。 成長点: テキストのみのシナリオでは、AIチャットボットは人間のHCPよりも共感的だと見なされることが多い。 今後の研究は、これらの発見を患者の直接的な評価で検証し、新しい音声対応AIシステムが同様の共感的優位性をもたらすかどうかを評価するべきである。

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