論文の概要: CataractBot: An LLM-Powered Expert-in-the-Loop Chatbot for Cataract Patients
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04620v3
- Date: Thu, 03 Oct 2024 05:03:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-04 23:27:50.363966
- Title: CataractBot: An LLM-Powered Expert-in-the-Loop Chatbot for Cataract Patients
- Title（参考訳）: CataractBot:白内障患者のためのLLMベースのエキスパート・イン・ザ・ループチャットボット
- Authors: Pragnya Ramjee, Bhuvan Sachdeva, Satvik Golechha, Shreyas Kulkarni, Geeta Fulari, Kaushik Murali, Mohit Jain,
- Abstract要約: CataractBotは、キュレートされた知識ベースをクエリすることで、白内障手術に関連する質問に即座に答え、専門家が検証した応答を非同期に提供する。
CataractBotは、55人の参加者を対象に、あらゆる時間的アクセシビリティ、保存時間、さまざまなリテラシーレベルを調整し、患者と医師の間にプライバシー層を追加することで、その価値を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.649965979758816
- License:
- Abstract: The healthcare landscape is evolving, with patients seeking reliable information about their health conditions and available treatment options. Despite the abundance of information sources, the digital age overwhelms individuals with excess, often inaccurate information. Patients primarily trust medical professionals, highlighting the need for expert-endorsed health information. However, increased patient loads on experts has led to reduced communication time, impacting information sharing. To address this gap, we develop CataractBot, an experts-in-the-loop chatbot powered by LLMs, in collaboration with an eye hospital in India. CataractBot answers cataract surgery related questions instantly by querying a curated knowledge base, and provides expert-verified responses asynchronously. It has multimodal and multilingual capabilities. In an in-the-wild deployment study with 55 participants, CataractBot proved valuable, providing anytime accessibility, saving time, accommodating diverse literacy levels, alleviating power differences, and adding a privacy layer between patients and doctors. Users reported that their trust in the system was established through expert verification. Broadly, our results could inform future work on designing expert-mediated LLM bots.
- Abstract（参考訳）: 医療の展望は進化しており、患者は自分の健康状態や利用可能な治療オプションについて信頼できる情報を求めている。
情報ソースが豊富にあるにもかかわらず、デジタル時代は、過度に不正確な情報を持つ個人を圧倒する。
患者は主に医療専門家を信頼しており、専門知識のある医療情報の必要性を強調している。
しかし、専門家に対する患者負荷の増加はコミュニケーション時間を短縮し、情報の共有に影響を与えている。
このギャップに対処するため,私たちはインドにある眼科病院と共同で,LLMを利用したループ型チャットボットのCatalactBotを開発した。
CataractBotは、キュレートされた知識ベースをクエリすることで、白内障手術に関連する質問に即座に答え、専門家が検証した応答を非同期に提供する。
マルチモーダルと多言語機能を備えている。
CataractBotは、55名の参加者を対象に、あらゆる時間的アクセシビリティ、保存時間、多様なリテラシーレベルの調整、パワー差の緩和、患者と医師のプライバシーレイヤの追加など、その価値を実証した。
システムに対する信頼は、専門家による検証によって確立されたと報告された。
我々の研究結果は、専門家によるLLMボットの設計に関する今後の研究に役立てることができるだろう。
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