开发和验证用于神经外科的大型语言模型驱动的聊天机器人:混合方法关于加强外科期间患者教育的研究
Chung Man Ho1, Shaowei Guan2, Prudence Kwan-Lam Mok3
1Neurosurgery Department, Queen Elizabeth Hospital, Kowloon, China (Hong Kong).
Journal of medical Internet research
|July 15, 2025
概括
NeuroBot是一款人工智能聊天机器人,通过提供准确的,基于证据的信息,显著改善了对神经内血管程序的患者教育. 该工具提供可扩展的,持续的支持,增强患者的理解和遵守护理计划.
科学领域:
- 人工智能在医学中的应用
- 神经外科 神经外科
- 数字健康数字健康
背景情况:
- 术后教育对于神经内血管程序至关重要,但目前的方法缺乏个性化和可扩展性.
- 传统的患者教育方法可以增加焦虑,减少对护理计划的遵守.
- 人工智能聊天机器人为神经外科手术中量身定制的,持续的术后支持提供了潜在的解决方案.
研究的目的:
- 开发和验证NeuroBot,一个使用大型语言模型 (LLM) 的AI系统,用于外科手术期间的神经外科患者教育.
- 评估NeuroBot提供及时,准确和基于证据的响应患者询问的能力.
- 提高神经内血管护理患者教育的整体有效性.
主要方法:
- 三阶段混合方法方法:内部验证 (比较人工智能模型),外部验证 (专家审查) 和定性研究 (医疗保健提供者采访).
- 内部验证包括评估对306个双语问题的答案,使用准确性,相关性和完整性指标.
- 外部验证和定性分析评估了NeuroBot在神经外科专家和医疗保健提供者的性能和可用性.
主要成果:
- 助理API为NeuroBot提供动力,在准确性 (5.28/6) 方面明显优于其他模型.
- NeuroBot获得了高的外部验证分数:准确度为5.70/6,相关性为5.58/6,完整性为2.70/3.
- 定性数据表明,NeuroBot有可能减少员工的工作量,并通过基于证据的信息增强患者教育.
结论:
- 基于LLM的聊天机器人NeuroBot显示出在神经内血管护理中可扩展,持续的外科手术支持的前景.
- 该系统简化了专业人员与患者之间的沟通,提供24小时,7天,7天的可靠健康信息.
- 进一步的研究可以优化NeuroBot以以患者为中心的沟通,改善结果和医疗保健中的AI创新.
