論文の概要: COACH meets QUORUM: A Framework and Pipeline for Aligning User, Expert and Developer Perspectives in LLM-generated Health Counselling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.08392v1
- Date: Mon, 09 Mar 2026 13:49:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-10 15:13:16.115417
- Title: COACH meets QUORUM: A Framework and Pipeline for Aligning User, Expert and Developer Perspectives in LLM-generated Health Counselling
- Title（参考訳）: COACHがQUORUMに到達 - LLMによるヘルスカウンセラーにおけるユーザ、エキスパート、開発者の視点からのフレームワークとパイプライン
- Authors: Yee Man Ng, Bram van Dijk, Pieter Beynen, Otto Boekesteijn, Joris Jansen, Gerard van Oortmerssen, Max van Duijn, Marco Spruit,
- Abstract要約: 開発者、専門家、ユーザ中心の視点を統一する新しい評価フレームワークであるQUORUMを紹介します。
実際のケーススタディで、利害関係者の視点の収束と分散を有意義に追跡していることを示します。
当社のフレームワークを適用すると、ユーザ、医療専門家、開発者は、生成されたカウンセリングは関連性があり、品質が良く、信頼性が高いという意見に収束します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.376986521880118
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Systems that collect data on sleep, mood, and activities can provide valuable lifestyle counselling to populations affected by chronic disease and its consequences. Such systems are, however, challenging to develop; besides reliably extracting patterns from user-specific data, systems should also contextualise these patterns with validated medical knowledge to ensure the quality of counselling, and generate counselling that is relevant to a real user. We present QUORUM, a new evaluation framework that unifies these developer-, expert-, and user-centric perspectives, and show with a real case study that it meaningfully tracks convergence and divergence in stakeholder perspectives. We also present COACH, a Large Language Model-driven pipeline to generate personalised lifestyle counselling for our Healthy Chronos use case, a diary app for cancer patients and survivors. Applying our framework shows that overall, users, medical experts, and developers converge on the opinion that the generated counselling is relevant, of good quality, and reliable. However, stakeholders also diverge on the tone of the counselling, sensitivity to errors in pattern-extraction, and potential hallucinations. These findings highlight the importance of multi-stakeholder evaluation for consumer health language technologies and illustrate how a unified evaluation framework can support trustworthy, patient-centered NLP systems in real-world settings.
- Abstract（参考訳）: 睡眠、気分、活動に関するデータを収集するシステムは、慢性疾患の影響を受ける人口とその影響に対する貴重なライフスタイルカウンセリングを提供することができる。
しかし、このようなシステムは開発が困難であり、ユーザ固有のデータからパターンを確実に抽出するだけでなく、検証済みの医療知識でパターンを文脈化してカウンセリングの品質を確保し、実際のユーザに関連するカウンセリングを生成する必要がある。
我々は,これらの開発者,専門家,ユーザ中心の視点を統一する新たな評価フレームワークであるQUORUMを紹介し,利害関係者の視点の収束と分散を有意義に追跡する実例を提示する。
我々はまた,我々のHealthy Chronosユースケースのための個人化されたライフスタイルカウンセリングを生成するための大規模言語モデル駆動パイプラインであるCOACH,がん患者や生き残りのための日記アプリについても紹介する。
私たちのフレームワークを適用することで、ユーザ、医療専門家、開発者は、生成したカウンセリングは関連性があり、品質が良く、信頼性が高い、という意見にまとめられます。
しかし、利害関係者はカウンセリングのトーン、パターン抽出におけるエラーへの感受性、および潜在的幻覚にも依存する。
これらの知見は、消費者健康言語技術におけるマルチステークホルダー評価の重要性を浮き彫りにし、現実の環境で患者中心のNLPシステムに対して、統一評価フレームワークがいかにして、信頼できる、患者中心のNLPシステムをサポートするかを示した。
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