Simplifier le jargon médical pour un meilleur soin des patients
Rendre les dossiers de santé plus faciles à comprendre aide les patients à s'impliquer dans leur soin.
Jung Hoon Lim, Sunjae Kwon, Zonghai Yao, John P. Lalor, Hong Yu
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Table des matières
Les dossiers médicaux sont des documents super importants dans le domaine de la santé. Ils contiennent des infos clés sur l'état d'un patient, ses traitements et son historique médical. Mais souvent, le langage utilisé dans ces dossiers peut être difficile à lire à cause des Termes médicaux compliqués. Ça peut rendre la compréhension des infos de santé par les patients pas facile du tout. Beaucoup de Dossiers de santé aux États-Unis sont dispos en ligne pour que les patients puissent les consulter, mais ils contiennent encore plein de jargon qui peut être confus.
Pour rendre les dossiers médicaux plus utiles pour les patients, c'est essentiel d'identifier et d'adapter ces termes compliqués. En reconnaissant le jargon qui pourrait être dur à comprendre pour certains patients, les professionnels de la santé peuvent rendre les notes médicales plus faciles à lire. Ça peut améliorer la Communication entre les médecins et les patients, ce qui mène à une meilleure compréhension pour les patients.
Le défi du langage médical
Le langage médical, ou jargon, est constitué de termes et expressions utilisés spécifiquement dans le domaine de la santé. Identifier ces termes peut parfois être compliqué. Par exemple, même si une personne ne sait pas ce que signifie "chirurgie du rachis lombaire", la phrase en elle-même sonne comme quelque chose de chirurgical. De même, un terme comme "cathétérisme cinétique" peut ne pas être familier, mais son utilisation dans le contexte du travail d'un médecin peut indiquer qu'il s'agit d'une action médicale.
Cependant, le même mot peut avoir des significations différentes selon le contexte. Le mot "courir" peut simplement faire référence à se déplacer plus vite qu'en marchant, mais dans un cadre médical, quand un médecin dit "On doit faire des tests", ça signifie réaliser des tests médicaux. Cette confusion rend essentiel de prêter attention à la façon dont les termes sont utilisés pour s'assurer qu'ils soient bien compris.
Le rôle de la technologie
Les avancées récentes en technologie ont introduit des outils qui peuvent aider à comprendre le jargon médical. Un de ces outils est ChatGPT, un type de modèle de langage qui peut analyser et générer du texte. Cette technologie peut aider à identifier des termes médicaux complexes dans les dossiers de santé et à fournir des explications plus simples pour ceux-ci.
Le processus implique d'utiliser des prompts d'entrée pour guider le modèle à agir d'une certaine manière. Par exemple, en incitant ChatGPT à prendre en compte différents types de lecteurs, comme ceux avec des niveaux d'éducation ou de culture de la santé variés, il peut adapter ses réponses pour être plus compréhensible.
L'importance de la communication personnalisée
Personnaliser l'extraction du jargon médical en fonction des antécédents d'une personne peut considérablement améliorer la communication. Quand les termes médicaux sont identifiés d'une manière qui prend en compte les différences individuelles, ça peut aider les patients à mieux comprendre leurs dossiers médicaux. Cela permet aussi d'avoir des discussions plus informées entre les patients et les professionnels de santé, ce qui peut mener à de meilleurs résultats de santé.
Le but est non seulement d'extraire le jargon médical, mais aussi de fournir des définitions ou des explications claires de ces termes. Faire cela peut rendre l'information plus accessible à tout le monde, peu importe leur formation médicale.
L'étude sur l'extraction du jargon médical
Dans une étude, des chercheurs ont étudié comment le jeu de rôle dans un modèle de langage large pouvait améliorer l'extraction des termes médicaux. Ils ont utilisé un groupe de personnes provenant de différents horizons pour aider à extraire des termes médicaux difficiles des dossiers de santé. L'objectif était de voir si le jeu de rôle pouvait aider le modèle à mieux identifier le jargon en fonction des antécédents des lecteurs.
Les chercheurs ont rassemblé des données provenant de diverses sources et ont comparé les performances de ChatGPT avec des modèles antérieurs. Les résultats ont montré qu'appliquer le jeu de rôle où le modèle assume différents profils de lecteurs a aidé à identifier correctement les termes médicaux. Cela indique que le fait d'adapter les réponses en fonction de l'arrière-plan du lecteur peut améliorer la performance du modèle.
Résultats de l'étude
L'étude a révélé que lorsque le jeu de rôle était utilisé, la capacité du modèle de langage à identifier les termes médicaux s'est améliorée de manière significative. Par exemple, quand différents groupes socio-démographiques étaient pris en compte, la performance du modèle variait. Des personnes de différents groupes d'âge, niveaux d'éducation et antécédents en culture de la santé comprenaient certains termes différemment.
Quand le jeu de rôle a été appliqué, le modèle a mieux réussi à identifier les termes qui posaient problème pour les lecteurs ayant une culture de la santé plus faible. Cela montre à quel point il est important de prendre en compte les différences individuelles lors de la communication des informations de santé.
Applications futures
Les résultats de l'étude suggèrent des possibilités intéressantes pour l'utilisation des modèles de langage dans le domaine de la santé. ChatGPT peut être utilisé pour créer des outils qui aident à personnaliser les dossiers de santé électroniques. Cela signifie qu'au lieu d'utiliser le même langage complexe pour tous les patients, les dossiers de santé peuvent être adaptés pour répondre aux niveaux de lecture et de compréhension des différentes personnes.
De plus, cette technologie pourrait servir à développer des systèmes qui aident à relier des concepts médicaux, des outils de diagnostic auto-basés sur des chatbots, ou même des ressources éducatives pour les patients. Le potentiel d'utiliser le jeu de rôle dans les modèles de langage pour améliorer la lisibilité des dossiers de santé pourrait apporter beaucoup de bénéfices dans le domaine médical.
Améliorer la compréhension des patients
Améliorer la façon dont les dossiers de santé sont présentés peut grandement bénéficier aux patients. En reconnaissant et en simplifiant le jargon médical, les patients seront mieux préparés à comprendre leur état et à prendre des décisions éclairées concernant leur santé. Cette approche personnalisée de la communication peut aider à réduire la confusion et à donner aux patients plus de pouvoir dans la gestion de leur santé.
Les professionnels de santé, y compris les médecins, les infirmiers et les pharmaciens, peuvent également bénéficier d'une communication plus claire. Une meilleure compréhension des documents médicaux peut aider à alléger la charge des professionnels de santé, alors que les patients deviennent plus informés et engagés.
Conclusion
En résumé, s'attaquer au défi du jargon médical dans les dossiers de santé est crucial pour améliorer la compréhension des patients. Grâce à l'utilisation de modèles de langage avancés comme ChatGPT, il est possible d'adapter la communication aux lecteurs individuels, rendant l'information de santé plus accessible. L'étude souligne l'importance de personnaliser le langage médical en fonction des facteurs socio-démographiques pour améliorer la compréhension.
Alors que la technologie continue d'évoluer, il y a un grand potentiel pour des recherches et des applications futures dans ce domaine. La capacité à combler le fossé entre des termes médicaux complexes et une compréhension quotidienne bénéficiera non seulement aux patients, mais contribuera également à l'efficacité globale de la communication en santé.
Titre: Large Language Model-based Role-Playing for Personalized Medical Jargon Extraction
Résumé: 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.
Auteurs: Jung Hoon Lim, Sunjae Kwon, Zonghai Yao, John P. Lalor, Hong Yu
Dernière mise à jour: 2024-08-10 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2408.05555
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2408.05555
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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