論文の概要: Leveraging Large Language Models for Patient Engagement: The Power of Conversational AI in Digital Health
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13659v1
- Date: Wed, 19 Jun 2024 16:02:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-21 19:04:39.345724
- Title: Leveraging Large Language Models for Patient Engagement: The Power of Conversational AI in Digital Health
- Title（参考訳）: 患者エンゲージメントのための大規模言語モデルを活用する:デジタルヘルスにおける会話型AIの力
- Authors: Bo Wen, Raquel Norel, Julia Liu, Thaddeus Stappenbeck, Farhana Zulkernine, Huamin Chen,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、会話型AIを通じて医療における患者のエンゲージメントを変革する新たな機会を開いた。
4つのケーススタディを通して,LLMの非構造化会話データ処理能力を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8772687384996551
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The rapid advancements in large language models (LLMs) have opened up new opportunities for transforming patient engagement in healthcare through conversational AI. This paper presents an overview of the current landscape of LLMs in healthcare, specifically focusing on their applications in analyzing and generating conversations for improved patient engagement. We showcase the power of LLMs in handling unstructured conversational data through four case studies: (1) analyzing mental health discussions on Reddit, (2) developing a personalized chatbot for cognitive engagement in seniors, (3) summarizing medical conversation datasets, and (4) designing an AI-powered patient engagement system. These case studies demonstrate how LLMs can effectively extract insights and summarizations from unstructured dialogues and engage patients in guided, goal-oriented conversations. Leveraging LLMs for conversational analysis and generation opens new doors for many patient-centered outcomes research opportunities. However, integrating LLMs into healthcare raises important ethical considerations regarding data privacy, bias, transparency, and regulatory compliance. We discuss best practices and guidelines for the responsible development and deployment of LLMs in healthcare settings. Realizing the full potential of LLMs in digital health will require close collaboration between the AI and healthcare professionals communities to address technical challenges and ensure these powerful tools' safety, efficacy, and equity.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩により、会話型AIを通じて医療における患者のエンゲージメントを変革する新たな機会が開かれた。
本稿では、医療におけるLLMの現状について概観し、特に患者のエンゲージメントを改善するための会話の分析・生成におけるその応用に焦点を当てる。
1)Redditにおけるメンタルヘルスの議論の分析,(2)高齢者における認知的エンゲージメントのための個人化されたチャットボットの開発,(3)医療会話データセットの要約,(4)AIを活用した患者エンゲージメントシステムの設計である。
これらのケーススタディは、LLMが非構造化対話から洞察と要約を効果的に抽出し、患者をガイド付き、目標指向の会話に巻き込むことを実証する。
会話の分析と生成にLLMを活用することで、多くの患者中心の成果研究機会に新たな扉が開く。
しかし、LSMを医療に組み込むことは、データのプライバシ、バイアス、透明性、規制遵守に関する重要な倫理的考察を提起する。
医療環境におけるLCMの責任ある開発・展開のためのベストプラクティスとガイドラインについて論じる。
デジタルヘルスにおけるLLMの可能性を十分に実現するためには、AIと医療専門家コミュニティの緊密な協力が必要であり、技術的課題に対処し、これらの強力なツールの安全性、有効性、株式を保証する必要がある。
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