‘It Felt Like I Was Left in the Dark’: Exploring Information Needs and Design Opportunities for Family Caregivers of Older Adult Patients in Critical Care Settings

要約

高齢者患者は、集中治療室（ICU）患者の急速に成長しているサブグループを構成します。
これらの状況では、彼らの家族の介護者は、患者の医療情報にアクセスして解釈するために無意識の患者を代表することが期待されています。
ただし、現在、介護者は情報の更新について過負荷の臨床医に依存する必要があり、通常、複雑な医療情報を理解するために健康リテラシーが不足しています。
私たちのプロジェクトの目的は、ICUの高齢者患者の介護者の情報ニーズを探求することを目的としており、そこから将来のAIシステムを導くための設計機会を提案できます。
このプロジェクトは、医療情報へのアクセスと解釈における課題を特定するために、11人の介護者との形成的インタビューから始まります。
これらの調査結果から、設計要件を統合し、介護者の課題に対処するためにAIシステムプロトタイプを提案します。
システムプロトタイプには、2つの重要な機能があります。AIが抽出および要約された高齢患者の主要な医療イベントを示すタイムラインの視覚化。
LLMベースのチャットボットは、コンテキストを意識した情報サポートを提供します。
システムのフォローアップユーザー評価について報告し、高齢者のICU介護者向けの将来のAIベースのシステムについて議論することにより、私たちの論文を締めくくります。

要約(オリジナル)

Older adult patients constitute a rapidly growing subgroup of Intensive Care Unit (ICU) patients. In these situations, their family caregivers are expected to represent the unconscious patients to access and interpret patients’ medical information. However, caregivers currently have to rely on overloaded clinicians for information updates and typically lack the health literacy to understand complex medical information. Our project aims to explore the information needs of caregivers of ICU older adult patients, from which we can propose design opportunities to guide future AI systems. The project begins with formative interviews with 11 caregivers to identify their challenges in accessing and interpreting medical information; From these findings, we then synthesize design requirements and propose an AI system prototype to cope with caregivers’ challenges. The system prototype has two key features: a timeline visualization to show the AI extracted and summarized older adult patients’ key medical events; and an LLM-based chatbot to provide context-aware informational support. We conclude our paper by reporting on the follow-up user evaluation of the system and discussing future AI-based systems for ICU caregivers of older adults.

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