Towards conversational assistants for health applications: using ChatGPT to generate conversations about heart failure

要約

CHATGPT（3.5ターボと4）の可能性を探り、アフリカ系アメリカ人の心不全患者のセルフケア戦略に焦点を当てた会話を生成します。これは、特殊なデータセットが限られているドメインです。
患者の健康教育者の対話をシミュレートするために、ドメイン、アフリカ系アメリカ人の英語（AAVE）、健康の社会的決定要因（SDOH）、およびSDOH情報の推論の4つのプロンプト戦略を採用しました。
会話は、食物、運動、および流体摂取量の主要なセルフケアドメインで生成され、ターン長（5、10、15）と、年齢、性別、近隣、社会経済的地位などの患者固有のSDOH属性を取り入れました。
私たちの調査結果は、効果的な迅速な設計が不可欠であることを示しています。
SDOHと推論を組み込むことで対話の質が向上しますが、ChatGPTには意味のあるヘルスケアコミュニケーションに必要な共感と関与がまだ欠けています。

要約(オリジナル)

We explore the potential of ChatGPT (3.5-turbo and 4) to generate conversations focused on self-care strategies for African-American heart failure patients — a domain with limited specialized datasets. To simulate patient-health educator dialogues, we employed four prompting strategies: domain, African American Vernacular English (AAVE), Social Determinants of Health (SDOH), and SDOH-informed reasoning. Conversations were generated across key self-care domains of food, exercise, and fluid intake, with varying turn lengths (5, 10, 15) and incorporated patient-specific SDOH attributes such as age, gender, neighborhood, and socioeconomic status. Our findings show that effective prompt design is essential. While incorporating SDOH and reasoning improves dialogue quality, ChatGPT still lacks the empathy and engagement needed for meaningful healthcare communication.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google