Medizinischen Fachjargon vereinfachen für bessere Patientenversorgung
Gesundheitsunterlagen leichter verständlich zu machen, hilft Patienten, sich mehr um ihre eigene Pflege zu kümmern.
Jung Hoon Lim, Sunjae Kwon, Zonghai Yao, John P. Lalor, Hong Yu
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Inhaltsverzeichnis
Gesundheitsakten sind mega wichtige Dokumente im Gesundheitswesen. Die enthalten wichtige Infos über den Zustand eines Patienten, Behandlungen und die Krankengeschichte. Aber die Sprache in diesen Akten kann oft schwer zu lesen sein, weil viele komplizierte Medizinische Begriffe verwendet werden. Das macht es für Patienten schwierig, ihre eigenen Gesundheitsinfos zu verstehen. Viele Gesundheitsakten in den USA sind online einsehbar, aber sie haben immer noch eine Menge Fachsprache, die verwirrend sein kann.
Um Gesundheitsakten für Patienten hilfreicher zu machen, ist es wichtig, diese komplizierten Begriffe zu erkennen und anzupassen. Wenn die Gesundheitsdienstleister das Fachjargon verstehen, das für einzelne Patienten schwierig sein könnte, können sie die medizinischen Notizen leichter lesbar machen. Das kann die Kommunikation zwischen Ärzten und Patienten verbessern, was zu einem besseren Verständnis der Patienten führt.
Die Herausforderung der medizinischen Sprache
Medizinische Sprache, oder Jargon, besteht aus Begriffen und Phrasen, die speziell im Gesundheitsbereich verwendet werden. Diese Begriffe zu erkennen kann manchmal knifflig sein. Zum Beispiel, auch wenn jemand nicht weiss, was "lumbale Wirbelsäulenchirurgie" bedeutet, klingt der Ausdruck irgendwie nach einer OP. Ähnlich könnte ein Begriff wie "cine Katheterisierung" nicht vertraut sein, aber in dem Kontext, in dem er von einem Arzt verwendet wird, kann es andeuten, dass es sich um eine medizinische Handlung handelt.
Das gleiche Wort kann jedoch je nach Kontext unterschiedliche Bedeutungen haben. Das Wort "laufen" kann einfach bedeuten, schneller als ein Spaziergang zu sein, aber in einem medizinischen Kontext, wenn ein Arzt sagt: "Wir müssen ein paar Tests machen", bedeutet das, medizinische Tests durchzuführen. Diese Verwirrung macht es wichtig, darauf zu achten, wie Begriffe verwendet werden, um sicherzustellen, dass sie richtig verstanden werden.
Die Rolle der Technologie
Neueste Fortschritte in der Technologie haben Werkzeuge hervorgebracht, die helfen können, medizinisches Fachjargon zu verstehen. Ein solches Werkzeug ist ChatGPT, eine Art grosses Sprachmodell, das Texte analysieren und generieren kann. Diese Technologie kann helfen, komplexe medizinische Begriffe in Gesundheitsakten zu erkennen und einfachere Erklärungen dafür zu liefern.
Der Prozess beinhaltet, Eingabeaufforderungen zu verwenden, um das Modell dazu zu bringen, sich auf bestimmte Weise zu verhalten. Zum Beispiel kann man ChatGPT anregen, verschiedene Typen von Lesern zu berücksichtigen, wie solche mit unterschiedlichen Bildungs- oder Gesundheitskenntnissen, um die Antworten verständlicher zu gestalten.
Die Wichtigkeit massgeschneiderter Kommunikation
Die Personalisierung der Extraktion von medizinischem Jargon basierend auf dem Hintergrund einer Person kann die Kommunikation enorm verbessern. Wenn medizinische Begriffe so identifiziert werden, dass individuelle Unterschiede berücksichtigt werden, hilft das Patienten, ihre Gesundheitsakten besser zu verstehen. Das führt zu informierteren Gesprächen zwischen Patienten und Gesundheitsdienstleistern, was zu besseren gesundheitlichen Ergebnissen führen kann.
Das Ziel ist nicht nur, medizinisches Jargon zu extrahieren, sondern auch klare Definitionen oder Erklärungen für diese Begriffe zu liefern. Dadurch wird die Information für alle zugänglicher, unabhängig von ihrem medizinischen Hintergrund.
Die Studie zur Extraktion medizinischen Jargons
In einer Studie schauten Forscher, wie Rollenspiele in einem grossen Sprachmodell die Extraktion medizinischer Begriffe verbessern könnten. Sie verwendeten eine Gruppe von Leuten aus unterschiedlichen Hintergründen, um schwierige medizinische Begriffe aus Gesundheitsakten zu extrahieren. Ziel war es herauszufinden, ob Rollenspiele dem Modell helfen können, besser zu arbeiten, wenn es darum geht, Jargon basierend auf den Hintergründen der Leser zu identifizieren.
Die Forscher sammelten Daten aus verschiedenen Quellen und verglichen die Leistung von ChatGPT mit früheren Modellen. Die Ergebnisse zeigten, dass die Anwendung von Rollenspielen, bei denen das Modell verschiedene Leserprofile annimmt, half, medizinische Begriffe korrekt zu identifizieren. Das deutet darauf hin, dass massgeschneiderte Antworten basierend auf dem Hintergrund des Lesers die Leistung des Modells verbessern können.
Ergebnisse der Studie
Die Studie stellte fest, dass die Verwendung von Rollenspielen die Fähigkeit des Sprachmodells zur Identifizierung medizinischer Begriffe signifikant verbesserte. Zum Beispiel variierte die Leistung des Modells, wenn verschiedene soziodemografische Gruppen berücksichtigt wurden. Menschen aus unterschiedlichen Altersgruppen, Bildungsniveaus und mit unterschiedlichen Gesundheitskenntnissen verstanden bestimmte Begriffe unterschiedlich.
Als Rollenspiele angewendet wurden, schnitt das Modell besser ab, wenn es darum ging, Begriffe zu identifizieren, die für Leser mit geringeren Gesundheitskenntnissen herausfordernd waren. Das zeigt, wie wichtig es ist, individuelle Unterschiede bei der Kommunikation von Gesundheitsinfos zu berücksichtigen.
Zukünftige Anwendungen
Die Erkenntnisse aus der Studie deuten auf spannende Möglichkeiten für die Nutzung von Sprachmodellen im Gesundheitswesen hin. ChatGPT kann verwendet werden, um Werkzeuge zu schaffen, die elektronische Gesundheitsakten personalisieren. Das bedeutet, dass Gesundheitsakten nicht mehr die gleiche komplizierte Sprache für alle Patienten nutzen, sondern auf das Lese- und Verständnisniveau unterschiedlicher Personen zugeschnitten werden können.
Darüber hinaus könnte diese Technologie angewendet werden, um Systeme zu entwickeln, die medizinische Konzepte verbinden, Chatbot-basierte Selbstdiagnosewerkzeuge oder sogar Bildungsressourcen für Patienten anbieten. Das Potenzial der Anwendung von Rollenspielen in Sprachmodellen zur Verbesserung der Lesbarkeit von Gesundheitsakten könnte im medizinischen Bereich viele Vorteile bringen.
Verbesserung des Patientenverständnisses
Die Art und Weise, wie Gesundheitsakten präsentiert werden, kann Patienten enorm zugutekommen. Indem medizinisches Jargon erkannt und vereinfacht wird, sind Patienten besser in der Lage, ihre Erkrankungen zu verstehen und informierte Entscheidungen über ihre Gesundheit zu treffen. Dieser personalisierte Ansatz zur Kommunikation kann Verwirrung reduzieren und Patienten in der Verwaltung ihrer Gesundheit stärken.
Gesundheitsfachleute, einschliesslich Ärzte, Pflegekräfte und Apotheker, profitieren ebenfalls von klarerer Kommunikation. Ein besseres Verständnis medizinischer Dokumente kann die Belastung der Gesundheitsdienstleister verringern, da Patienten informierter und engagierter werden.
Fazit
Zusammenfassend ist es entscheidend, die Herausforderung des medizinischen Jargons in Gesundheitsakten anzugehen, um das Verständnis der Patienten zu verbessern. Durch den Einsatz fortschrittlicher Sprachmodelle wie ChatGPT ist es möglich, die Kommunikation auf individuelle Leser zuzuschneiden und Gesundheitsinformationen zugänglicher zu machen. Die Studie unterstreicht die Wichtigkeit, die medizinische Sprache basierend auf soziodemografischen Faktoren zu personalisieren, um das Verständnis zu verbessern.
Mit dem fortschreitenden Fortschritt der Technologie gibt es grosses Potenzial für weitere Forschung und Anwendungen in diesem Bereich. Die Fähigkeit, die Kluft zwischen komplexen medizinischen Begriffen und alltäglichem Verständnis zu überbrücken, wird nicht nur den Patienten zugutekommen, sondern auch zur insgesamt Effektivität der Gesundheitskommunikation beitragen.
Titel: Large Language Model-based Role-Playing for Personalized Medical Jargon Extraction
Zusammenfassung: Previous studies reveal that Electronic Health Records (EHR), which have been widely adopted in the U.S. to allow patients to access their personal medical information, do not have high readability to patients due to the prevalence of medical jargon. Tailoring medical notes to individual comprehension by identifying jargon that is difficult for each person will enhance the utility of generative models. We present the first quantitative analysis to measure the impact of role-playing in LLM in medical term extraction. By comparing the results of Mechanical Turk workers over 20 sentences, our study demonstrates that LLM role-playing improves F1 scores in 95% of cases across 14 different socio-demographic backgrounds. Furthermore, applying role-playing with in-context learning outperformed the previous state-of-the-art models. Our research showed that ChatGPT can improve traditional medical term extraction systems by utilizing role-play to deliver personalized patient education, a potential that previous models had not achieved.
Autoren: Jung Hoon Lim, Sunjae Kwon, Zonghai Yao, John P. Lalor, Hong Yu
Letzte Aktualisierung: 2024-08-10 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2408.05555
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2408.05555
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
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