[Vision Paper] PRObot: Enhancing Patient-Reported Outcome Measures for Diabetic Retinopathy using Chatbots and Generative AI

要約

糖尿病性網膜症の患者報告結果測定 (PROM) のコンテキストで、最初の大規模言語モデル (LLM) ベースのチャットボット アプリケーションの概要を紹介します。
現在の LLM の機能を活用することで、患者は対話型アプリケーションを介して生活の質と治療の進捗状況についてフィードバックを提供できるようになります。
提案されたフレームワークは、調査データの定性的収集のみを対象とする現在のアプローチや、回答の選択肢が限られた静的な調査に比べて、大きな利点をもたらします。
PROBot LLM-PROM アプリケーションを使用すると、患者は個々の課題についてカスタマイズされた質問を受け、治療の進行状況についてより詳細なフィードバックを得ることができます。
この入力に基づいて、機械学習を使用して従来の PROM スコアを推測します。これは、臨床医が治療状態を評価するために使用できます。
このアプリケーションの目標は、医療制度と治療の遵守を改善し、最終的にその後の視力障害の症例を減らすことです。
このアプローチは、調査と臨床研究を使用してさらに検証する必要があります。

要約(オリジナル)

We present an outline of the first large language model (LLM) based chatbot application in the context of patient-reported outcome measures (PROMs) for diabetic retinopathy. By utilizing the capabilities of current LLMs, we enable patients to provide feedback about their quality of life and treatment progress via an interactive application. The proposed framework offers significant advantages over the current approach, which encompasses only qualitative collection of survey data or a static survey with limited answer options. Using the PROBot LLM-PROM application, patients will be asked tailored questions about their individual challenges, and can give more detailed feedback on the progress of their treatment. Based on this input, we will use machine learning to infer conventional PROM scores, which can be used by clinicians to evaluate the treatment status. The goal of the application is to improve adherence to the healthcare system and treatments, and thus ultimately reduce cases of subsequent vision impairment. The approach needs to be further validated using a survey and a clinical study.

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