論文の概要: Improving Primary Healthcare Workflow Using Extreme Summarization of
Scientific Literature Based on Generative AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15715v1
- Date: Mon, 24 Jul 2023 21:42:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-06 11:35:29.589712
- Title: Improving Primary Healthcare Workflow Using Extreme Summarization of
Scientific Literature Based on Generative AI
- Title（参考訳）: 生成AIに基づく学術文献の極端要約による一次医療ワークフローの改善
- Authors: Gregor Stiglic, Leon Kopitar, Lucija Gosak, Primoz Kocbek, Zhe He,
Prithwish Chakraborty, Pablo Meyer, Jiang Bian
- Abstract要約: 本研究の目的は, 実践者が経験する認知負荷を低減させるための, 生成的人工知能の可能性を検討することである。
文献レビューにおける生成AIの利用は効率的かつ効果的であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.901148687545103
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Primary care professionals struggle to keep up to date with the latest
scientific literature critical in guiding evidence-based practice related to
their daily work. To help solve the above-mentioned problem, we employed
generative artificial intelligence techniques based on large-scale language
models to summarize abstracts of scientific papers. Our objective is to
investigate the potential of generative artificial intelligence in diminishing
the cognitive load experienced by practitioners, thus exploring its ability to
alleviate mental effort and burden. The study participants were provided with
two use cases related to preventive care and behavior change, simulating a
search for new scientific literature. The study included 113 university
students from Slovenia and the United States randomized into three distinct
study groups. The first group was assigned to the full abstracts. The second
group was assigned to the short abstracts generated by AI. The third group had
the option to select a full abstract in addition to the AI-generated short
summary. Each use case study included ten retrieved abstracts. Our research
demonstrates that the use of generative AI for literature review is efficient
and effective. The time needed to answer questions related to the content of
abstracts was significantly lower in groups two and three compared to the first
group using full abstracts. The results, however, also show significantly lower
accuracy in extracted knowledge in cases where full abstract was not available.
Such a disruptive technology could significantly reduce the time required for
healthcare professionals to keep up with the most recent scientific literature;
nevertheless, further developments are needed to help them comprehend the
knowledge accurately.
- Abstract（参考訳）: プライマリケアの専門家は、日々の仕事に関連するエビデンスに基づく実践を導く上で重要な最新の科学文献に遅れをとらない。
上記の問題を解決するために,大規模言語モデルに基づく生成型人工知能技術を用いて,科学論文の要約を要約した。
本研究の目的は,実践者が経験する認知負荷を減らし,精神的な努力と負担を軽減する能力を探ることである。
研究参加者は,予防的ケアと行動変化に関連する2つのユースケースを提供し,新たな科学文献の探索をシミュレーションした。
研究対象はスロベニアと米国の113人の大学生で、3つの異なる研究グループにランダム化された。
最初のグループは完全な抽象に割り当てられた。
第2グループは、AIによって生成された短い抽象化に割り当てられた。
第3グループは、AI生成の短縮に加えて、完全な抽象化を選択するオプションを持っていた。
それぞれのケーススタディには10の抜粋が含まれていた。
文献レビューにおける生成AIの利用は効率的かつ効果的であることを示す。
要約の内容に関する質問に回答するのに要する時間は,グループ2,グループ3において,完全な抽象を用いた最初のグループに比べて有意に低かった。
しかし,完全な抽象情報が得られない場合には,抽出知識の精度も著しく低下した。
このような破壊的な技術は、医療専門家が最新の科学文献に追従するのに要する時間を大幅に削減する可能性がある。
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