論文の概要: AI-Enhanced Sensemaking: Exploring the Design of a Generative AI-Based Assistant to Support Genetic Professionals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15444v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 22:54:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:23:10.663699
• Title: AI-Enhanced Sensemaking: Exploring the Design of a Generative AI-Based Assistant to Support Genetic Professionals
• Title（参考訳）: AI強化センスメイキング:遺伝専門家を支援するジェネレーティブAIベースのアシスタントの設計を探る
• Authors: Angela Mastrianni, Hope Twede, Aleksandra Sarcevic, Jeremiah Wander, Christina Austin-Tse, Scott Saponas, Heidi Rehm, Ashley Mae Conard, Amanda K. Hall,
• Abstract要約: 生成AIは、知識労働を変革する可能性があるが、生成AIの使用と相互作用を知識労働者がどのように想定するかを理解するためには、さらなる研究が必要である。 本研究は、ゲノム全配列(WGS)およびその他の臨床データを分析して稀な疾患診断を行う際に、遺伝専門家を支援するための生成AIアシスタントを設計することに焦点を当てた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.54324092761751
• License:
• Abstract: Generative AI has the potential to transform knowledge work, but further research is needed to understand how knowledge workers envision using and interacting with generative AI. We investigate the development of generative AI tools to support domain experts in knowledge work, examining task delegation and the design of human-AI interactions. Our research focused on designing a generative AI assistant to aid genetic professionals in analyzing whole genome sequences (WGS) and other clinical data for rare disease diagnosis. Through interviews with 17 genetics professionals, we identified current challenges in WGS analysis. We then conducted co-design sessions with six genetics professionals to determine tasks that could be supported by an AI assistant and considerations for designing interactions with the AI assistant. From our findings, we identified sensemaking as both a current challenge in WGS analysis and a process that could be supported by AI. We contribute an understanding of how domain experts envision interacting with generative AI in their knowledge work, a detailed empirical study of WGS analysis, and three design considerations for using generative AI to support domain experts in sensemaking during knowledge work. CCS CONCEPTS: Human-centered computing, Human-computer interaction, Empirical studies in HCI Additional Keywords and Phrases: whole genome sequencing, generative AI, large language models, knowledge work, sensemaking, co-design, rare disease Contact Author: Angela Mastrianni (This work was done during the author's internship at Microsoft Research) Ashley Mae Conard and Amanda K. Hall contributed equally
• Abstract（参考訳）: 生成AIは、知識労働を変革する可能性があるが、生成AIの使用と相互作用を知識労働者がどのように想定するかを理解するためには、さらなる研究が必要である。 本稿では,知識分野の専門家を支援するための生成AIツールの開発,タスクデリゲートの検証,人間とAIのインタラクションの設計について検討する。 本研究は、ゲノム全配列(WGS)およびその他の臨床データを分析して稀な疾患診断を行う際に、遺伝専門家を支援するための生成AIアシスタントを設計することに焦点を当てた。 17名の遺伝学者へのインタビューを通じて、WGS分析における現在の課題を特定した。 次に、6人の遺伝学者と共同設計セッションを行い、AIアシスタントがサポートできるタスクと、AIアシスタントとのインタラクションを設計するための検討を行った。 この結果から,センスメイキングはWGS分析における現在の課題であり,AIが支援できるプロセスであることがわかった。 我々は、知識作業において、生成AIと相互作用するドメインエキスパートの考え、WGS分析の詳細な実証的研究、および、知識作業中のセンスメイキングにおいて、ドメインエキスパートを支援するために生成AIを使用するための3つの設計上の考察について理解する。 CCS CONCEPTS: 人中心コンピューティング、ヒューマンコンピュータインタラクション、HCIにおける実証研究 追加のキーワードとプラース:全ゲノムシークエンシング、生成AI、大言語モデル、知識ワーク、センスメイキング、共同設計、まれな疾患 著者: Angela Mastrianni (Microsoft Researchでの著者のインターンシップ中にこの作業が行われた) Ashley Mae ConardとAmanda K. Hallは同等に貢献した。

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