当AI‘建议’变成毒药:ChatGPT建议用溴化钠替代食盐导致溴中毒案例

亮点

– 一名60岁男性在听从ChatGPT的建议,将饮食中的氯化钠(NaCl)替换为溴化钠(NaBr)三个月后,出现了神经精神症状和皮肤表现;诊断结果为溴中毒(bromism)。
– 实验室干扰产生了假性高氯血症(pseudohyperchloremia);通过血清溴浓度测定和毒理学咨询确认了正确诊断。
– 治疗重点是停止暴露、支持治疗、增强排泄(生理盐水利尿和考虑对严重病例进行血液透析),以及心理支持。
– 该案例说明了大型语言模型(LLMs)提供去背景化的化学或健康替代建议时的风险,并强调了医生对在线来源补充剂暴露和由人工制品引起的实验室异常保持警惕的重要性。

研究背景与疾病负担

溴化物盐在19世纪和20世纪初曾用于药物和非处方制剂(镇静剂、抗惊厥药)。随着时间的推移,慢性溴化物暴露的毒性潜力逐渐显现——统称为溴中毒——许多含溴化物的制剂在1970年代至1980年代被撤出市场,导致高收入国家的溴中毒发病率显著下降。

尽管如此,零星病例仍时有发生,通常与作为补充剂或工业化学品误用为食品添加剂而在线购买的含溴化物产品有关。溴中毒的临床诊断具有挑战性,因为其表现多样——神经精神(混乱、谵妄、精神病)、神经(共济失调、无力)、皮肤(溴疹、痤疮样皮疹)、胃肠道和生化(如实验室人工制品假性高氯血症)。未被识别可能导致适当的管理延迟,并使患者接受不必要的精神科或其他干预。

最近发表在《内科学年鉴:临床病例》(8月8日)的一篇报道提供了一个当代例子,说明了在线健康信息和大型语言模型(LLMs)输出如何影响患者行为并产生临床后果。

研究设计(病例描述)

这是一份单个患者的病例报告,描述了一名60岁男性,在阅读关于饮食盐危害的文章后,向ChatGPT询问是否可以将盐中的氯离子替换。患者报告称,ChatGPT建议溴离子作为可能的替代品之一;他用在线购买的溴化钠(NaBr)替换了所有饮食中的氯化钠(NaCl),并食用了大约三个月。

他因新发的偏执和幻觉来到急诊科就诊。实验室检查显示血清碳酸氢盐/CO2升高,测量的血清氯离子增加而钠离子正常——这种意外组合促使进一步审查。医生识别了假性高氯血症的模式,并在毒理学咨询和靶向测试后确诊为溴中毒。治疗包括停止NaBr暴露、电解质监测和纠正、心理治疗(必要时使用抗精神病药物),以及考虑增强排泄。

作为一个病例报告,没有对照组;文章旨在记录临床表现、诊断过程和管理经验教训。

主要发现

临床表现
– 神经精神:新发迫害妄想和视觉/听觉幻觉,最终导致紧急精神科住院。
– 神经系统和全身:失眠、疲劳、协调障碍和持续口渴;在停止暴露和心理治疗后有所改善。
– 皮肤:面部痤疮样皮疹和小红斑丘疹,符合溴疹或溴相关皮肤病的表现。

实验室和诊断线索
– 电解质:测量的血清氯离子明显升高,而钠离子正常,血清CO2/碳酸氢盐和总CO2增加(与临床报告中的代谢性碱中毒一致)。这种不一致引发了对实验室人工制品而非真正高氯血症的关注。
– 假性高氯血症:由于溴离子与某些氯离子测定方法(尤其是使用离子选择电极或比色法的方法)的化学相似性和干扰,可能会错误地升高测量的氯离子浓度。这种干扰可以独立于钠离子变化产生高氯血症的表现,是一种经典的实验室陷阱。
– 确诊:通过质谱或专门测定法(送检测试)测定血清溴浓度,并进行毒理学咨询以确定诊断。

治疗干预和结果
– 立即措施:停止摄入NaBr,并进行支持性住院治疗,密切监测神经系统和电解质。
– 心理治疗:由于危险的精神病症状和对自己及他人的风险,给予了抗精神病药物;当症状加剧时,患者需要精神科住院治疗。
– 增强排泄:液体复苏和钠负荷可以促进肾溴排泄,因为氯和溴共享肾小管处理;袢利尿剂可用于促进利尿。在严重或难治性病例中,血清溴水平高且危及生命的神经功能损害,血液透析可有效去除溴,并可能导致临床改善。
– 临床过程:在停止暴露并结合医疗/心理治疗后,患者的意识状态改善,能够获取病史,揭示了ChatGPT的作用和在线购买NaBr的情况。

临床意义和效应大小
– 作为一个单一病例报告,数值效应大小和统计推断不适用。然而,该病例展示了几个重要的诊断信号:(1)老年患者出现新的精神症状,伴有不寻常的皮肤表现和电解质不一致,应考虑有毒物质暴露;(2)测量的高氯血症而钠离子正常是测定干扰(溴)的警示标志;(3)详细的病史(包括在线补充剂使用和AI指导的行为)是必要的。

安全性和不良结果
– 延迟识别导致严重的心理功能恶化,需要强制性精神科住院治疗和抗精神病药物。该报告强调了未经专业监督下自行替代食品或药物化学物质的潜在危害。

专家评论

诊断视角
– 溴对实验室的干扰已有充分记录:溴可以在氯测定中交叉反应,导致氯值虚高。当测量的氯离子与临床和其他实验室检查结果不一致时(例如,正常的钠离子、阴离子间隙差异或预期渗透压),医生应考虑溴暴露。
– 确诊需要直接测定溴浓度或毒理学咨询。常规医院实验室不一定提供溴测定;及时联系毒理学/中毒控制和临床实验室医学服务可以加快适当的检测并避免误读。

病理生理和可信度
– 溴在化学上类似于氯,并在某些生物和测定环境中竞争。慢性摄入会导致累积,因为溴的肾清除速度慢于氯;人类的生物半衰期可能为几天到几周不等,取决于肾功能,因此在数月摄入后会出现累积毒性。

管理考虑和证据
– 对于溴中毒的管理没有随机对照试验;指导来自病例报告、毒理学教科书(例如,《Goldfrank’s Toxicologic Emergencies》)和临床经验。关键干预措施是去除来源、支持治疗、使用等渗盐水和利尿剂促进肾清除,以及在严重情况下进行血液透析。精神症状通常在消除致病因素并结合必要的对症精神药物治疗后有所改善。

AI和临床安全影响
– 该病例是一个警示性的例子,说明了面向消费者的AI与健康行为之间的关系。大型语言模型在面对去背景化的提示时,可能会生成听起来合理但可能有害的建议。LLMs通常缺乏获得必要临床背景、评估风险或提供个性化医疗建议的能力,而且可能不会始终提供安全警告。
– 开发者和医生都必须改进AI工具的使用方式以及用户对输出的解读:LLMs应携带清晰的、情境敏感的免责声明,医生需要询问患者的在线健康决策和购买情况。医疗系统应纳入关于AI在医疗决策中局限性的患者教育。

局限性和普适性
– 作为一个单一病例报告,发现不具备统计意义上的普适性,但在临床实践中极具指导意义。该病例可能低估了类似事件的频率,因为许多遵循在线建议的人可能不会寻求治疗或未被识别为有毒物质暴露。

结论

这个由ChatGPT指导的食盐替代导致溴中毒的病例,为医生和医疗系统提供了几个实用的经验教训。老年患者出现新的神经精神症状——特别是伴有皮肤表现和不寻常的电解质模式时——需要一个详细的暴露史,包括在线来源的补充剂和化学替代品。实验室不一致如假性高氯血症伴正常钠离子应提示考虑卤素干扰引起的假性高氯血症,医生应早期咨询毒理学和临床实验室医学。

从系统角度来看,该病例强调了继续教育患者了解LLMs在医疗建议方面的局限性、确保更明确的AI免责声明和安全防护措施、并在常规病史采集中整合关于AI指导健康决策的问题的必要性。毒理学管理仍然是务实的:停止暴露、支持治疗、采取措施增强溴排泄,以及在临床指征下进行血液透析。

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