对于老年人来说,人工智能辅助的PEG护理教育:临床医生知情的聊天机器人设计 (PEGAssist)

科学领域:

• 老年医学 老年医学
• 医疗保健中的人工智能
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 穿皮内镜胃口 (PEG) 管放置在老年人中很常见.
• 有效的后期护理对于预防并发症和确保患者健康至关重要.
• 当前的护理指南可能并不总是适合老年患者或他们的护理人员的特定需求.

研究的目的:

• 评估一个以老年为重点的,基于ChatGPT的聊天机器人 (PEGAssist) 的临床充分性和可理解性,用于老年人皮肤内镜胃口切除 (PEG) 后护理.
• 评估聊天机器人响应的深度,临床有用性,清晰度,可操作性和科学准确性,重点关注并发症识别和分类.
• 确定聊天机器人生成的PEG后期护理指令需要改进的领域.

主要方法:

• 一个由老年病,护理和外科专家组成的多学科小组独立审查了聊天机器人的反应.
• 对常见的PEG护理后问题,对答案的深度,清晰度和准确度进行了评分.
• 计算了评审者之间的可靠性,并分析了自由文本评论以寻找安全关键的遗漏和实际建议.

主要成果:

• 聊天机器人的整体答案质量被认为是临床上适当的,具有良好的评价者间协议.
• 在并发症管理方面表现特别强,准确识别红旗迹象和适当的升级途径.
• 没有发现任何不安全的建议;然而,建议对脆弱意识的量身定制和面向护理人员的指令进行改进.

结论:

• 一个以老年为重点的大型语言模型聊天机器人可以提供临床上有用和可理解的PEG后期护理指导,满足专家的期望.
• 聊天机器人在识别并发症和及时指导PEG后期护理方面表现出特别强大.
• 虽然专家的看法是积极的,但未来的研究应该专注于患者和护理人员在现实环境中的可用性和有效性.