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Kommunikation für ältere Menschen im Gesundheitswesen verbessern

Ein Sprachassistent vereinfacht die Gesundheitskommunikation für ältere Menschen und Anbieter.

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Inhaltsverzeichnis

Die Kommunikation zwischen älteren Erwachsenen und Gesundheitsdienstleistern ist entscheidend für eine effektive Versorgung. Auch wenn es Telehealth-Tools gibt, verlassen sich viele immer noch auf einfache Methoden wie Telefonanrufe und Textnachrichten, was oft ineffizient ist. Dieser Artikel spricht über ein neues System, das einen Sprachassistenten nutzt, der von grossen Sprachmodellen (LLMs) betrieben wird, um die Kommunikation zu verbessern.

Aktuelle Kommunikationsherausforderungen

Viele ältere Erwachsene haben chronische Gesundheitsprobleme, die regelmässige Kommunikation mit ihren Gesundheitsdienstleistern erfordern. Traditionelle Methoden reichen jedoch oft nicht aus. Zum Beispiel kann es frustrierend und verwirrend sein, auf einen Rückruf zu warten oder sich durch komplizierte Patientenportale zu kämpfen.

Gründe für ineffiziente Kommunikation

  1. Eingeschränkte Verfügbarkeit:Gesundheitsdienstleister sind oft zu beschäftigt, um Anrufe oder Nachrichten zeitnah zu beantworten.
  2. Informationsverlust: Wichtige Details können während Gesprächen übersehen werden, was zu Missverständnissen führt.
  3. Technologiebarrieren: Viele ältere Erwachsene sind nicht mit digitalen Kommunikationsmitteln vertraut, was es ihnen schwer macht, sich bei Bedarf zu melden.

Die Rolle eines Sprachassistenten

Die Einführung eines von LLMs unterstützten Sprachassistenten könnte eine potenzielle Lösung sein, um die Kommunikation zu erleichtern. Dieser Assistent kann helfen, indem er mit älteren Erwachsenen in natürlichen Gesprächen interagiert und es ihnen leichter macht, Gesundheitsinformationen zu teilen.

Vorteile des Sprachassistenten

  1. Benutzerfreundlichkeit: Der Sprachassistent kann freundschaftlich mit älteren Erwachsenen kommunizieren, was die Angst im Umgang mit Technologie verringert.
  2. Informationssammlung: Er kann Fragen stellen, um detaillierte Gesundheitsinformationen zu sammeln, die dann an die Gesundheitsdienstleister weitergeleitet werden.
  3. Zugänglichkeit: Ältere Erwachsene können in ihrem eigenen Tempo und auf ihrem Komfortniveau kommunizieren, was es einfacher macht, ihre Gesundheitsanliegen auszudrücken.

Gestaltung des Kommunikationssystems

Das System besteht aus zwei Hauptkomponenten: einem Patientenmodul und einem Anbieter-Modul.

Patientenmodul

Dieser Teil des Systems beinhaltet eine Sprachassistenten-Oberfläche, die mit älteren Erwachsenen interagiert. Der Assistent nutzt natürliche Sprache, um Fragen zu stellen und Gesundheitsinformationen zu sammeln.

Anbietermodul

Das Anbietermodul dient Gesundheitsfachleuten, indem es die wichtigsten Informationen aus Gesprächen mit älteren Patienten zusammenfasst und präsentiert. So können die Anbieter schnell die Bedürfnisse ihrer Patienten verstehen und Zeit sparen.

Benutzerstudien

Um die Effektivität des Systems zu bewerten, wurden Benutzerstudien mit älteren Erwachsenen und Gesundheitsdienstleistern durchgeführt.

Studie mit älteren Erwachsenen

Ziel war es zu sehen, wie ältere Erwachsene den Sprachassistenten im Vergleich zum Hinterlassen einer Nachricht fanden. Die Teilnehmer sollten beide Methoden ausprobieren.

  1. Benutzersfreundlichkeit: Die Teilnehmer fanden den Sprachassistenten einfach zu bedienen und gaben insgesamt eine gute Benutzersfreundlichkeit an.
  2. Informationsweitergabe: Viele ältere Erwachsene berichteten, dass der Assistent ihnen half, detailliertere und relevantere Gesundheitsinformationen bereitzustellen.
  3. Mentale Unterstützung: Die Nutzer schätzten die Möglichkeit, ihre Gesundheitsanliegen ohne Angst vor Urteilen zu besprechen.

Studie mit Gesundheitsdienstleistern

Die Anbieter wurden gebeten, das Dashboard zu navigieren und dessen Effektivität bei der Verarbeitung von Patienteninformationen zu bewerten.

  1. Systembenutzersfreundlichkeit: Die Anbieter bewerteten das System hoch in Bezug auf die Benutzersfreundlichkeit.
  2. Kommunikationseffizienz: Viele stellten fest, dass das System half, Zeit und Aufwand beim Management der Patientenkommunikation zu sparen.
  3. Verbesserte Informationsverarbeitung: Die Anbieter fanden, dass die Zusammenfassungen aus den Gesprächen wertvollere Informationen lieferten als die üblichen kurzen Nachrichten, die sie erhalten.

Zukunftsperspektiven

Obwohl das System vielversprechend ist, gibt es einige Bereiche, die verbessert werden müssen, bevor es breit eingesetzt werden kann.

Integration mit EHR-Systemen

Eine wichtige Empfehlung ist die Verbindung des Sprachassistenten mit bestehenden elektronischen Gesundheitsakten. Dies würde einen reibungsloseren Informationsfluss ermöglichen und den Gesundheitsdienstleistern aktuelle Aufzeichnungen bieten.

Automatisierungsfunktionen

Der Sprachassistent sollte Automatisierungsfunktionen integrieren, um geeignete Fragen basierend auf spezifischen Gesundheitsszenarien auszuwählen. Dies würde den Kommunikationsprozess weiter optimieren.

Benutzerkontrolle

Es sollte sowohl älteren Erwachsenen als auch Anbietern ermöglicht werden, die gesammelten Informationen des Assistenten zu überprüfen und zu bearbeiten, um das Vertrauen und die Genauigkeit in der Kommunikation zu verbessern.

Ethische Überlegungen

Wie bei jeder Technologie gibt es auch ethische Bedenken, die angesprochen werden müssen, darunter Datenschutz und Zuverlässigkeit. Das System muss sicherstellen, dass sensible Informationen sorgfältig behandelt werden und die Technologie nicht zu Fehlinformationen führt.

Fazit

Der von LLMs unterstützte Sprachassistent bietet einen neuen Weg, um die Kommunikationslücke zwischen älteren Erwachsenen und ihren Gesundheitsdienstleistern zu überbrücken. Indem es den Patienten leichter gemacht wird, ihre Gesundheitsinformationen zu teilen, hat das System das Potenzial, die Versorgung zu verbessern und die allgemeinen Gesundheitsergebnisse für ältere Erwachsene zu steigern. Weitere Entwicklungen und Tests sind notwendig, um die Technologie zu verfeinern und ethische Bedenken zu klären, bevor sie vollständig implementiert wird.

Originalquelle

Titel: Talk2Care: Facilitating Asynchronous Patient-Provider Communication with Large-Language-Model

Zusammenfassung: Despite the plethora of telehealth applications to assist home-based older adults and healthcare providers, basic messaging and phone calls are still the most common communication methods, which suffer from limited availability, information loss, and process inefficiencies. One promising solution to facilitate patient-provider communication is to leverage large language models (LLMs) with their powerful natural conversation and summarization capability. However, there is a limited understanding of LLMs' role during the communication. We first conducted two interview studies with both older adults (N=10) and healthcare providers (N=9) to understand their needs and opportunities for LLMs in patient-provider asynchronous communication. Based on the insights, we built an LLM-powered communication system, Talk2Care, and designed interactive components for both groups: (1) For older adults, we leveraged the convenience and accessibility of voice assistants (VAs) and built an LLM-powered VA interface for effective information collection. (2) For health providers, we built an LLM-based dashboard to summarize and present important health information based on older adults' conversations with the VA. We further conducted two user studies with older adults and providers to evaluate the usability of the system. The results showed that Talk2Care could facilitate the communication process, enrich the health information collected from older adults, and considerably save providers' efforts and time. We envision our work as an initial exploration of LLMs' capability in the intersection of healthcare and interpersonal communication.

Autoren: Ziqi Yang, Xuhai Xu, Bingsheng Yao, Shao Zhang, Ethan Rogers, Stephen Intille, Nawar Shara, Guodong Gordon Gao, Dakuo Wang

Letzte Aktualisierung: 2024-02-03 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2309.09357

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.09357

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.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

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