論文の概要: From Retrieving Information to Reasoning with AI: Exploring Different Interaction Modalities to Support Human-AI Coordination in Clinical Decision-Making
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.22338v1
- Date: Thu, 29 Jan 2026 21:32:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-02 18:28:15.080207
- Title: From Retrieving Information to Reasoning with AI: Exploring Different Interaction Modalities to Support Human-AI Coordination in Clinical Decision-Making
- Title（参考訳）: 情報検索からAIによる推論へ:臨床意思決定における人間とAIの協調を支援する様々な相互作用のモダリティを探る
- Authors: Behnam Rahdari, Sameer Shaikh, Jonathan H Chen, Tobias Gerstenberg, Shriti Raj,
- Abstract要約: 本研究は,臨床医が意思決定支援のために異なるインタラクション・モダリティ(LLMとのテキストベースの会話,対話的,静的UI,音声)をどう感じているかを検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.052832956451569
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: LLMs are popular among clinicians for decision-support because of simple text-based interaction. However, their impact on clinicians' performance is ambiguous. Not knowing how clinicians use this new technology and how they compare it to traditional clinical decision-support systems (CDSS) restricts designing novel mechanisms that overcome existing tool limitations and enhance performance and experience. This qualitative study examines how clinicians (n=12) perceive different interaction modalities (text-based conversation with LLMs, interactive and static UI, and voice) for decision-support. In open-ended use of LLM-based tools, our participants took a tool-centric approach using them for information retrieval and confirmation with simple prompts instead of use as active deliberation partners that can handle complex questions. Critical engagement emerged with changes to the interaction setup. Engagement also differed with individual cognitive styles. Lastly, benefits and drawbacks of interaction with text, voice and traditional UIs for clinical decision-support show the lack of a one-size-fits-all interaction modality.
- Abstract（参考訳）: LLMは、単純なテキストベースの相互作用のため、意思決定支援のために臨床医の間で人気がある。
しかし、臨床医の成績への影響は曖昧である。
臨床医がこの新技術をどのように使うのか、そして従来の臨床意思決定支援システム(CDSS)と比較するかを知らないまま、既存のツールの制限を克服し、パフォーマンスと経験を向上させる新しいメカニズムを設計することを制限している。
この定性的な研究は、臨床医(n=12)が、意思決定支援のための異なる相互作用(LLMとのテキストベースの会話、対話的および静的UI、音声)をどう知覚するかを検討する。
LLMベースのツールをオープンに使用するために、私たちの参加者は、複雑な質問に対処できる活発な議論パートナとしてではなく、情報検索と簡単なプロンプトによる確認のためにツール中心のアプローチを採用しました。
インタラクション設定の変更によって、重要な関与が生まれました。
エンゲージメントは個々の認知スタイルとも異なる。
最後に、臨床決定支援のためのテキスト、音声、従来のUIとの相互作用の利点と欠点は、すべての相互作用が一様でないことを示している。
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