Améliorer la communication pour les personnes âgées dans le secteur de la santé
Un assistant vocal simplifie la communication sur la santé pour les personnes âgées et les professionnels de santé.
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Table des matières
La communication entre les personnes âgées et les professionnels de santé est super importante pour des soins efficaces. Même si des outils de télémédecine existent, beaucoup se contentent encore de méthodes basiques comme les appels téléphoniques et les messages, ce qui peut être inefficace. Cet article parle d'un nouveau système qui utilise un assistant vocal alimenté par des modèles de langage (LLMs) pour améliorer la communication.
Défis de Communication Actuels
Beaucoup de personnes âgées ont des problèmes de santé chroniques qui nécessitent une communication régulière avec leurs fournisseurs de soins. Cependant, les méthodes traditionnelles sont souvent insuffisantes. Par exemple, attendre un retour d'appel ou essayer de naviguer dans des portails patients compliqués peut être frustrant et déroutant.
Raisons de la Communication Inefficace
- Disponibilité Limitée : Les professionnels de santé sont souvent trop occupés pour répondre aux appels ou aux messages rapidement.
- Perte d'Information : Des détails importants peuvent être oubliés pendant les conversations, ce qui entraîne des malentendus.
- Barrières Technologiques : Beaucoup de personnes âgées ne sont pas familières avec les outils de communication numériques, ce qui rend difficile le fait de demander de l'aide quand c'est nécessaire.
Le Rôle d'un Assistant Vocal
L'introduction d'un assistant vocal alimenté par LLM pourrait être une solution pour faciliter une meilleure communication. Cet assistant peut aider en engageant des conversations naturelles avec les personnes âgées, facilitant ainsi le partage d'informations de santé.
Avantages de l'Assistant Vocal
- Facilité d'Utilisation : L'assistant vocal peut interagir avec les personnes âgées de manière conviviale, réduisant l'anxiété liée à l'utilisation de la technologie.
- Collecte d'Informations : Il peut poser des questions pour recueillir des informations de santé détaillées qui peuvent être envoyées aux professionnels de santé.
- Accessibilité : Les personnes âgées peuvent communiquer à leur propre rythme et confort, rendant plus facile l'expression de leurs préoccupations de santé.
Conception du Système de Communication
Le système comprend deux éléments principaux : un module patient et un module fournisseur.
Module Patient
Cette partie du système comprend une interface d'assistant vocal qui interagit avec les personnes âgées. L'assistant utilise un langage naturel pour poser des questions et recueillir des informations de santé.
Module Fournisseur
Le module fournisseur sert aux professionnels de santé en résumant et en présentant les informations clés recueillies lors des conversations avec les patients âgés. Cela permet aux professionnels de comprendre rapidement les besoins de leurs patients et leur fait gagner du temps.
Études Utilisateurs
Pour évaluer l'efficacité du système, des études utilisateurs ont été menées avec des personnes âgées et des professionnels de santé.
Étude avec des PersonnesÂgées
L'objectif était de voir ce que les personnes âgées pensaient d'utiliser l'assistant vocal par rapport à laisser un message. Les participants ont été invités à essayer les deux méthodes.
- Utilisabilité : Les participants ont trouvé l'assistant vocal facile à utiliser, obtenant un bon score d'utilisabilité global.
- Partage d'Informations : Beaucoup de personnes âgées ont déclaré que l'assistant les aidait à fournir des informations de santé plus détaillées et pertinentes.
- Soutien Mental : Les utilisateurs ont apprécié de pouvoir discuter de leurs préoccupations de santé sans peur d'être jugés.
Étude avec des Professionnels de Santé
Les professionnels ont été invités à naviguer dans le tableau de bord et à évaluer son efficacité dans le traitement des informations des patients.
- Utilisabilité du Système : Les professionnels ont hautement noté le système pour son utilisabilité.
- Efficacité de Communication : Beaucoup ont noté que le système les aidait à économiser du temps et des efforts dans la gestion des communications avec les patients.
- Amélioration du Traitement des Informations : Les professionnels ont trouvé que les résumés des conversations fournissaient des informations plus précieuses que les messages courts habituels qu'ils reçoivent.
Directions Futures
Bien que le système ait montré des promesses, il y a plusieurs domaines à améliorer avant qu'il puisse être largement déployé.
Intégration avec les Systèmes D'EHR
Une recommandation clé est de connecter l'assistant vocal aux systèmes de dossiers de santé électroniques existants. Cela permettrait un meilleur flux d'informations et permettrait aux professionnels de santé d'avoir des dossiers à jour.
Fonctionnalités d'Automatisation
L'assistant vocal devrait incorporer des capacités d'automatisation pour sélectionner des questions appropriées en fonction de scénarios de santé spécifiques. Cela optimiserait encore plus le processus de communication.
Contrôle Utilisateur
Permettre aux personnes âgées et aux professionnels de revoir et d'éditer les informations collectées par l'assistant peut renforcer la confiance et l'exactitude de la communication.
Considérations Éthiques
Comme avec toute technologie, il y a des préoccupations éthiques à aborder, y compris la confidentialité et la fiabilité. Le système doit s'assurer que les informations sensibles sont traitées avec soin et que la technologie ne conduit pas à de la désinformation.
Conclusion
L'assistant vocal alimenté par LLM offre une nouvelle façon de combler le fossé de communication entre les personnes âgées et leurs professionnels de santé. En facilitant le partage des informations de santé, le système a le potentiel d'améliorer les soins et les résultats de santé globaux pour les personnes âgées. Un développement et des tests supplémentaires sont essentiels pour peaufiner la technologie et répondre à toute préoccupation éthique avant une mise en œuvre complète.
Titre: Talk2Care: Facilitating Asynchronous Patient-Provider Communication with Large-Language-Model
Résumé: 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.
Auteurs: Ziqi Yang, Xuhai Xu, Bingsheng Yao, Shao Zhang, Ethan Rogers, Stephen Intille, Nawar Shara, Guodong Gordon Gao, Dakuo Wang
Dernière mise à jour: 2024-02-03 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2309.09357
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.09357
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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