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

要約

在宅の高齢者や医療従事者を支援する遠隔医療アプリケーションが多数あるにもかかわらず、依然として基本的なメッセージングと電話が最も一般的な通信手段であり、可用性の制限、情報の損失、プロセスの非効率性に悩まされています。
患者と医療提供者のコミュニケーションを促進するための有望なソリューションの 1 つは、強力な自然な会話と要約機能を備えた大規模言語モデル (LLM) を活用することです。
ただし、通信中の LLM の役割については限られた理解しかありません。
私たちはまず、患者と医療提供者の非同期コミュニケーションにおける LLM のニーズと機会を理解するために、高齢者 (N=10) と医療提供者 (N=9) の両方に対して 2 つのインタビュー調査を実施しました。
洞察に基づいて、LLM を利用したコミュニケーション システム Talk2Care を構築し、両方のグループ向けに対話型コンポーネントを設計しました。 (1) 高齢者向けに、音声アシスタント (VA) の利便性とアクセシビリティを活用し、LLM を利用した VA を構築しました。
効果的な情報収集のためのインターフェース。
(2) 医療提供者向けに、高齢者と退役軍人会との会話に基づいて重要な健康情報を要約し、提示するための LLM ベースのダッシュボードを構築しました。
さらに、システムの使いやすさを評価するために、高齢者と医療提供者を対象とした 2 つのユーザー調査を実施しました。
その結果、Talk2Care がコミュニケーション プロセスを促進し、高齢者から収集した健康情報を充実させ、プロバイダーの労力と時間を大幅に節約できることがわかりました。
私たちは、医療と対人コミュニケーションの交差点における LLM の能力の最初の探求として私たちの仕事を構想しています。

要約(オリジナル)

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.

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