为什么用户会覆盖警报? 使用大型语言模型来总结评论并优化临床决策支持.
Siru Liu1,2, Allison B McCoy1, Aileen P Wright1,3
1Department of Biomedical Informatics, Vanderbilt University Medical Center, Nashville, TN 37212, United States.
生成型人工智能 (AI) 可以有效地总结临床决策支持 (CDS) 警报评论,与人类总结相比,提供潜在的更高的完整性和有用性. 这项技术可以简化CDS警报的优化.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗保健中的人工智能
- 临床决策支持系统 临床决策支持系统
背景情况:
- 最终用户的评论为改善临床决策支持 (CDS) 警报提供了宝贵的反.
- 这些评论的非结构化和庞大性质往往阻碍它们被纳入CDS审查过程.
研究的目的:
- 评估生成人工智能 (AI) 在总结CDS警报评论方面的能力.
- 确定人工智能生成的摘要是否可以增强CDS警报的改进.
主要方法:
- 从范德比尔特大学医学中心的CDS警报中提取了超过一年的用户评论.
- GPT-4和医生独立地总结了警报评论的子集.
- CDS专家对人类生成和人工智能生成的摘要进行了清晰度,完整性,准确性和有用性的评分.
主要成果:
- 人工智能生成的摘要 (GPT-4) 在清晰度,准确性和有用性方面获得了很高的评分,与人类摘要相比.
- 人工智能总结的完整性和有用性明显高于人类总结 (P=.001).
- 在排名前八的摘要中,有五个是通过GPT-4生成的.
结论:
- 生成型人工智能,特别是GPT-4,可以有效地将非结构化的用户评论提炼成清晰,准确和完整的摘要.
- 人工智能生成的摘要与CDS警报审查中人类生成的摘要相当,甚至可能更优越.
- 人工智能总结提供了一种新的方法,通过有效处理用户反来快速优化CDS警报.
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