一个由生成预训练变压器 (GPT) 驱动的聊天机器人作为一个模拟的患者来练习历史:前性,混合方法研究
Friederike Holderried1, Christian Stegemann-Philipps1, Lea Herschbach1
1Tübingen Institute for Medical Education, Eberhard Karls University, Tübingen, Germany.
像GPT这样的大型语言模型 (LLM) 为医学学生提供了一种可行的方式来练习患者的沟通技巧. 一个由GPT驱动的聊天机器人为历史记录实践提供了积极的用户体验和大部分可信的答案.
科学领域:
- 医学教育 医学教育
- 医疗保健中的人工智能
- 临床沟通技能 临床沟通技能
背景情况:
- 有效的沟通对于医疗专业人员和患者安全至关重要.
- 传统的沟通训练方法可能会导致压力和缺乏重复.
- 大型语言模型 (LLM) 为沟通实践提供了一个新的解决方案.
研究的目的:
- 评估使用GPT驱动的聊天机器人进行病史记录的可行性.
- 评估聊天机器人模拟患者互动的能力,以进行沟通培训.
主要方法:
- 开发了一个具有特定提示,疾病脚本和行为组件的GPT-3.5聊天机器人.
- 采用混合方法的方法,医学生练习历史.
- 分析了对话记录以确定脚本对齐和答案可信度,并补充了可用性问卷.
主要成果:
- 28名学生参与其中,每次对话中平均有27.5对问答对.
- 94.7%的互动集中在历史记录上,GPT的答案在很大程度上与脚本一致.
- 842/860 (97.9%) 的答案是可信的,尽管有些答案在社会上是可取的,而不是医学上准确的.
结论:
- 像GPT这样的LLM可以有效地模拟患者互动的沟通实践.
- 聊天机器人展示了良好的用户体验,并产生了大部分可信的响应.
- 虽然聊天机器人通常可靠,但偶尔会产生社会上可取或不可思议的信息.
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