Verbesserung der Gesundheitskompetenz durch einfache Sprachzusammenfassungen

Gesundheitskompetenz dreht sich darum, wie gut Menschen Gesundheitsinformationen bekommen, verstehen und nutzen können. Sie hilft Patienten und deren Familien, das Gesundheitssystem zu durchschauen, medizinischen Rat zu befolgen, Medikamente richtig einzunehmen und informierte Entscheidungen über Behandlungen oder klinische Studien zu treffen. Wenn Menschen eine niedrige Gesundheitskompetenz haben, stehen sie vor ernsthaften Problemen. Studien haben gezeigt, dass diese Personen tendenziell höhere Sterberaten, mehr vermeidbare Krankenhausaufenthalte und grössere Schwierigkeiten haben, sich an Behandlungspläne zu halten.

Trotz der Bedeutung haben viele Menschen Schwierigkeiten mit Gesundheitskompetenz. Eine Umfrage aus 2015 hat ergeben, dass fast die Hälfte der Befragten eine niedrige Gesundheitskompetenz hatte, besonders unter älteren Erwachsenen, Menschen mit niedrigen Einkommen und solchen mit geringerer Bildung. Da erwartet wird, dass immer mehr Menschen aktiv an ihren Gesundheitsentscheidungen teilnehmen, ist es wichtig, die Gesundheitskompetenz zu verbessern, um die öffentliche Gesundheit zu fördern und Ungleichheiten im Gesundheitswesen zu verringern.

#Verbesserung der Gesundheitskompetenz

Um die Gesundheitskompetenz zu steigern, müssen wir über Möglichkeiten hinausblicken, um Einzelpersonen zu helfen. Gesundheitsdienstleister, Regierungsleiter und Pharmaunternehmen müssen ebenfalls daran arbeiten, das zu verbessern, was man organisatorische Gesundheitskompetenz nennt. Das bedeutet, dass sie sicherstellen sollten, dass Gesundheitsdokumente klar und leicht verständlich sind. Eine effektive Methode ist, komplexe medizinische Sprache in verständliche Zusammenfassungen zu vereinfachen.

Einfache Sprachzusammenfassungen zerlegen komplizierte medizinische Dokumente in einfachere Versionen, die der Durchschnittsmensch verstehen kann. Das ist wichtig, weil klinische Dokumente oft technische Sprache enthalten, die Patienten verwirren kann.

#Herausforderungen bei der Erstellung einfacher Sprachzusammenfassungen

Diese einfachen Sprachzusammenfassungen zu erstellen, kann schwierig und zeitaufwendig sein, besonders in klinischen Umgebungen, in denen Dokumente mit spezialisiertem Vokabular gefüllt sind. Allerdings macht Technologie es einfacher, diese biomedizinischen Texte zu vereinfachen. Jüngste Studien haben Werkzeuge und Methoden überprüft, die Regeln oder NLP (Natural Language Processing) verwenden, um den Vereinfachungsprozess zu automatisieren.

Obwohl regelbasierte Methoden hilfreich sind, können sie begrenzt sein. NLP-Methoden zeigen vielversprechende Ansätze, haben aber oft nicht genügend Daten, um vollständig effektiv zu sein. Grosse Sprachmodelle (LLMs) haben Aufmerksamkeit für ihre Fähigkeit, Texte zu generieren, gewonnen und haben das Potenzial, diese Probleme zu lösen, indem sie die Erstellung einfacher Sprachzusammenfassungen aus technischen Dokumenten automatisieren.

#Unsere Studie: Ziel bessere Gesundheitskompetenz

Ziel unserer Studie war es, die Gesundheitskompetenz zu verbessern, indem wir biomedizinische Texte für Patienten leichter verständlich machen. Wir haben dies in zwei Hauptschritten gemacht: Zuerst haben wir eine Methode entwickelt, um zu erkennen, ob ein Text in einfacher Sprache verfasst ist, und dann haben wir LLMs verwendet, um einfache Sprachzusammenfassungen zu erstellen.

#Datensammlung und -verarbeitung

Wir haben eine grosse Sammlung biomedizinischer Texte zusammengestellt, die sowohl technische als auch einfache Sprachdokumente beinhaltete. Insgesamt haben wir über 14.000 Texte gesammelt. Um unser Dataset zu verbessern, haben wir es in kleinere Einheiten unterteilt und alle Texte ausgeschlossen, die zu kurz waren. So konnten wir ein grösseres Dataset sammeln, das uns half, unser Klassifikationsmodell zu trainieren und zu testen.

#Analyse einfacher Sprache

Wir haben unsere Texte analysiert, um herauszufinden, was einen Text einfach macht. Wir haben qualitative und quantitative Analysen durchgeführt, um die wichtigen Merkmale und Variablen zu identifizieren, die helfen, Texte als technische oder einfache Sprache zu klassifizieren.

#Qualitative Analyse

Wir haben eine Checkliste von sprachlichen Merkmalen erstellt, die oft in einfachen Texten vorkommen, indem wir eine kleinere Stichprobe einfacher Texte analysiert haben. Wir haben verschiedene Richtlinien und Materialien betrachtet, die lehren, wie man in einfacher Sprache schreibt. Diese Checkliste hat uns geholfen, zu verstehen, was einen Text leicht lesbar und verständlich macht.

#Quantitative Analyse

Als nächstes haben wir die Lesbarkeit und andere Sprachvariablen in unserem Dataset gemessen. Durch statistische Tests haben wir die Merkmale von technischen und einfachen Texten verglichen. Die meisten Variablen zeigten einen klaren Unterschied zwischen den beiden Dokumentenarten, was uns half, ein Klassifikationsmodell aufzubauen.

#Aufbau des Klassifikationsmodells für einfache Texte

Mit den gesammelten Daten und den identifizierten Variablen haben wir ein Klassifikationsmodell erstellt. Dieses Modell konnte erkennen, ob ein Text technisch oder einfach war. Wir haben zwei Machine-Learning-Modelle in unserem Klassifikationsprozess verwendet: Gradient Boosting und Random Forest. Das Gradient Boosting-Modell hat etwas besser abgeschnitten.

#Entwicklung des LLM-Prompts

Um LLMs dazu zu bringen, komplexe biomedizinische Texte in einfache Sprachzusammenfassungen zu übersetzen, mussten wir einen effektiven Prompt erstellen. Ausgangspunkt war ein Dokument aus einer klinischen Studie, für das wir unseren Prompt formuliert haben, um das LLM zu leiten, einfache Sprachzusammenfassungen zu produzieren. Wir haben diesen Prompt mit sowohl GPT-3.5 als auch GPT-4 LLMs getestet und verfeinert, um sicherzustellen, dass die generierten Zusammenfassungen genau, leicht lesbar, vollständig und nützlich waren.

#Testen und Bewerten der Zusammenfassungen

Mit unseren finalisierten Prompts haben wir einfache Sprachzusammenfassungen aus technischen biomedizinischen Texten generiert. Anschliessend haben wir die Effektivität dieser generierten Zusammenfassungen mit quantitativen und qualitativen Massnahmen bewertet.

Das Klassifikationsmodell konnte einfache Sprachzusammenfassungen genau identifizieren, und wir haben auch die semantische Ähnlichkeit zwischen den generierten Zusammenfassungen und den Originaltexten überprüft. Expertenbewertende haben die Zusammenfassungen anhand von vier Kriterien bewertet: Genauigkeit, Lesbarkeit, Vollständigkeit und Nützlichkeit.

#Ergebnisse der Studie

Das Klassifikationsmodell hat sehr gut abgeschnitten und eine Genauigkeit von über 97% bei der Unterscheidung zwischen technischen und einfachen Texten erreicht. Das ist hilfreich, da es Teams unterstützt, sicherzustellen, dass ihre Texte den Standards für einfache Sprache entsprechen.

Für die Erstellung einfacher Sprachzusammenfassungen haben beide LLMs effektiv gearbeitet, wobei GPT-4 insgesamt besser abschnitt als GPT-3.5 in der Produktion klarer und bedeutungsgleicher Zusammenfassungen im Vergleich zu den Originaltexten. Die Fachleute bewerteten die von GPT-4 erstellten Zusammenfassungen deutlich höher als die von GPT-3.5, was zeigt, dass das neuere Modell bessere Entwürfe lieferte.

#Genauigkeit und Lesbarkeit

Beide Modelle wiesen eine hohe Genauigkeit bei der Darstellung der klinischen Fakten basierend auf den Eingabetexten auf. Die Prüfer stellten fest, dass selbst wenn die ursprünglichen Zusammenfassungen Inkonsistenzen aufwiesen, die LLMs dennoch genaue Zusammenfassungen produzierten, was sie nützlich für die Erstellung erster Entwürfe machte.

Was die Lesbarkeit betrifft, so boten beide Modelle in der Regel Texte, die ein Laie verstehen konnte, aber GPT-3.5 benutzte gelegentlich komplizierte Begriffe oder längere Sätze. Im Gegensatz dazu zeigte GPT-4 eine bessere Leistung in Wortwahl und Struktur, obwohl es manchmal passive Formulierungen verwendete, was zu Verwirrung führen konnte.

#Vollständigkeit und Nützlichkeit

Die Vollständigkeit der generierten Zusammenfassungen variierte bei GPT-3.5 stärker als bei GPT-4. Erstere fügten manchmal unnötige Abschnitte hinzu oder variierten erheblich zwischen verschiedenen Zusammenfassungen. GPT-4 hielt konsequent das erwartete Format und den Inhalt ein und zeigte grosses Potenzial bei der Erstellung standardisierter Ausgaben.

Die Nützlichkeit der Zusammenfassungen stimmte ebenfalls mit unseren Ergebnissen überein. GPT-3.5 erhielt moderate Bewertungen für seine Entwürfe, während die Zusammenfassungen von GPT-4 hochgradig geeignet für die Verwendung als Entwurfsversionen bewertet wurden.

#Fazit

Diese Studie zeigt die Wirksamkeit der Verwendung von NLP und LLMs zur Verbesserung der Gesundheitskompetenz durch die Erstellung einfacher Sprachzusammenfassungen aus komplexen biomedizinischen Texten. Unser Klassifikationsmodell konnte erfolgreich zwischen technischer und einfacher Sprache unterscheiden und bietet ein hilfreiches Werkzeug für Gesundheitsautoren.

Die LLMs zeigten ihre starke Leistung bei der Erstellung verständlicher Zusammenfassungen, wobei GPT-4 in der Qualität führend war. Durch die Fokussierung auf klare, strukturierte Prompts können wir die Erstellung hochwertiger einfacher Sprachzusammenfassungen sicherstellen, die den Bedürfnissen eines breiten Publikums gerecht werden.

Obwohl die Ergebnisse vielversprechend sind, weisen sie auch auf Bereiche hin, die für zukünftige Forschung wichtig sind. Die Einbeziehung der vorgesehene Zielgruppe und die Verfeinerung der Modelle basierend auf spezifischen Bedürfnissen könnten helfen, das Verständnis der erzeugten Zusammenfassungen zu verbessern und die Gesamtzugänglichkeit von Gesundheitsinformationen zu erhöhen. Das ist entscheidend, um Chancengleichheit im Gesundheitswesen zu fördern und die Gesundheitsergebnisse für alle zu verbessern.