关于遗传性癌症综合征遗传性查结果回报的聊天机器人:一项快速工程研究
Emma Coen1, Guilherme Del Fiol2, Kimberly A Kaphingst2
1Clemson University.
Research square
|September 11, 2024
概括
这项研究开发了一种大型语言模型 (LLM) 聊天机器人,用于返回积极的基因组查结果. 聊天机器人在语气和可用性方面表现出优势,但需要在程序准确性方面进行改进,以提高基因组服务的交付.
科学领域:
- 基因组学就是基因组学.
- 人工智能的人工智能
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 对基因组测试的日益增长的需求需要创新的服务模式.
- 聊天机器人对基因组服务有前途,但它们在返回积极结果中的使用,特别是大语言模型 (LLM),尚未被探索.
研究的目的:
- 报告基于LLM的聊天机器人的快速工程过程和内在评估,以返回积极的全人口基因组查结果.
主要方法:
- 开发了一个开放响应的聊天机器人,使用三步提示工程过程,包括检索增强生成 (RAG) 和几次射击技术.
- 通过使用两个假设场景对聊天机器人进行评估,并根据8个标准的利克特级别对专家进行评分.
主要成果:
- 聊天机器人获得了3.88/5.5的总分.
- 最高的评分来自音调 (4.25),可用性 (4.25) 和边界 (4.0).
- 最低的评分是程序准确性 (3.25),这表明有改进的余地.
结论:
- 基于LLM的聊天机器人有效地处理了查询并保持了边界.
- 需要进一步完善提示和探索混合设计,以提高程序准确性和优化基因组服务交付.
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