במאמר שפורסם לאחרונה ב npj רפואה דיגיטליתחוקרים בחנו את הספרות הנוכחית על מדדי הערכה מבוססי מודל שפה גדול (LLM) עבור צ'אטבוטים של שירותי בריאות.
הם פיתחו קבוצה של מדדי הערכה המכסים עיבוד שפה, השפעה קלינית בעולם האמיתי ויעילות שיחה כדי להעריך צ'אטבוטים של שירותי בריאות מנקודת מבט של משתמש קצה.
בנוסף, הם דנו באתגרים ביישום מדדים אלה והציעו כיוונים עתידיים למסגרת הערכה יעילה.
לימוד: מדדי יסוד להערכת האפקטיביות של שיחות רפואיות המופעלות על ידי AI גנרטיבי. קרדיט תמונה: olya osyunina/Shutterstock.com
רקע כללי
בינה מלאכותית (AI), במיוחד בצ'אטבוטים של שירותי בריאות, מחוללת מהפכה בטיפול בחולים על ידי מתן סיוע אינטראקטיבי, מותאם אישית ויזום במשימות ושירותים רפואיים שונים.
לכן, הקמת מדדי הערכה מקיפים היא חיונית לשיפור הביצועים של הצ'אטבוטים ולהבטחת אספקת שירותים רפואיים אמינים ומדויקים. עם זאת, המדדים הקיימים חסרים סטנדרטיזציה ואינם מצליחים ללכוד מושגים רפואיים חיוניים, מה שמפריע ליעילותם.
יתרה מכך, המדדים הנוכחיים אינם מביאים בחשבון היבטים חשובים המתמקדים במשתמש, כולל חיבור רגשי, השלכות אתיות, חששות בטיחות כמו הזיות, ויעילות חישובית ואמפתיה באינטראקציות בצ'טבוט.
בהתייחס לפערים הללו, החוקרים במאמר הנוכחי הציגו מדדי הערכה ממוקדי משתמש עבור צ'אטבוטים של שירותי בריאות ודנו באתגרים ובמשמעות הקשורים ליישום שלהם.
מדדי הערכה קיימים עבור לימודי LLM
הערכת מודלים של שפה כוללת שיטות פנימיות וחיצוניות, שעשויות להיות אוטומטיות או ידניות. מדדים פנימיים מעריכים את המיומנות ביצירת משפטים קוהרנטיים, בעוד מדדים חיצוניים מודדים את הביצועים בהקשר של העולם האמיתי.
מדדים מהותיים קיימים, כגון BLEU (קיצור של הערכה דו-לשונית) ו-ROUGE (קיצור של מחקר מכוון היזכרות להערכת אורח), חסרים הבנה סמנטית, מה שמוביל לאי דיוקים בהערכת צ'אטבוטים של שירותי בריאות.
מדדים חיצוניים, כולל מטרות כלליות וספציפיות לבריאות, מציעים הערכות סובייקטיביות מנקודות מבט אנושיות. עם זאת, ההערכות הנוכחיות אינן מביאות בחשבון היבטים מכריעים כמו אמפתיה, היגיון ועדכניות.
גישות רב-מטריות כגון HELM (קיצור של הערכה הוליסטית של מודלים של שפה) מספקות הערכות מקיפות אך אינן מצליחות ללכוד את כל המרכיבים החיוניים הנדרשים להערכת צ'אטבוטים רפואיים באופן יסודי. לכן, יש צורך במדדי הערכה כוללים יותר וממוקדי משתמשים בתחום זה.
מדדים חיוניים להערכת צ'אטבוטים של שירותי בריאות
במאמר הנוכחי, החוקרים תיארו סט מקיף של מדדים להערכה ממוקדת המשתמש של צ'אטבוטים רפואיים מבוססי LLM, במטרה להבדיל בין גישה זו למחקרים קיימים.
תהליך ההערכה כולל אינטראקציה עם צ'אטבוטים והקצאת ציונים למדדים שונים, תוך התחשבות בנקודות מבט של המשתמש. שלושה משתנים מבלבלים חיוניים הם סוג משתמש, סוג תחום וסוג משימה.
סוג המשתמש כולל מטופלים, ספקי שירותי בריאות וכו', המשפיע על שיקולי בטיחות ופרטיות. סוג הדומיין קובע את רוחב הנושאים המכוסים, בעוד שסוג המשימה משפיע על ניקוד מדדים על סמך פונקציות ספציפיות כמו אבחון או סיוע.
מדדים מסווגים לארבע קבוצות: דיוק, אמינות, אמפתיה וביצועים. מדדי דיוק מעריכים דקדוק, סמנטיקה ומבנה, מותאמים לתחומים ומשימות.
מדדי אמינות כוללים בטיחות, פרטיות, הטיה ופרשנות, שהם חיוניים לבינה מלאכותית אחראית.
מדדי אמפתיה מעריכים תמיכה רגשית, אוריינות בריאות, הגינות והתאמה אישית המותאמים לצרכי המשתמש. מדדי ביצועים מבטיחים שימושיות והשהייה, בהתחשב ביעילות הזיכרון, פעולות נקודה צפה, מגבלת אסימונים ופרמטרים של מודל.
מדדים אלה יחד מספקים מסגרת מקיפה להערכת צ'אטבוטים של שירותי בריאות מנקודות מבט מגוונות, תוך שיפור המהימנות והיעילות שלהם ביישומים בעולם האמיתי.
אתגרים
האתגרים בהערכת צ'אטבוטים של שירותי בריאות מסווגים לשלוש קבוצות: שיוך מדדים, שיטות הערכה וטכניקות ופרמטרים של הנחיה מודל.
שיוך מדדים כרוך ביחסים בתוך הקטגוריה ובין הקטגוריות, ומשפיע על מתאמים מדדים. לדוגמה, בתוך מדדי דיוק, עדכניות מתאמת באופן חיובי עם מקורקעות.
מתרחשים יחסים בין קטגוריות, כאשר מדדי אמינות ואמפתיה עשויים להיות מתואמים עקב הצורך של האמפתיה בהתאמה אישית, שעלול לפגוע בפרטיות. מדדי ביצועים משפיעים גם על קטגוריות אחרות, כמו מספר הפרמטרים המשפיעים על דיוק, מהימנות ואמפתיה.
שיטות הערכה מקיפות גישות אוטומטיות ומבוססות על בני אדם, כאשר בחירת מדדים חיונית להערכה מקיפה, תוך התחשבות במשתנים מבלבלים. שיטות המבוססות על בני אדם מתמודדות עם סובייקטיביות ודורשות מעריכים מגוונים של מומחים בתחום לצורך ניקוד מדויק.
טכניקות ופרמטרים להנחות מודלים משפיעים באופן משמעותי על תגובות הצ'אטבוט. שיטות הנחיה שונות והתאמות פרמטרים משפיעות על התנהגות הצ'טבוט ועל ציוני המדדים. לדוגמה, שינוי חיפוש קרן או פרמטרי טמפרטורה משפיע על ציוני הבטיחות וציוני מדדים אחרים.
אתגרים אלו מדגישים את המורכבות של הערכת צ'אטבוטים בתחום הבריאות, ומחייבות שיקול זהיר של אסוציאציות מדדים, שיטות הערכה ופרמטרים של מודל להערכה מדויקת וייצוג מוביל.
לקראת מסגרת הערכה יעילה
כדי להבטיח הערכה והשוואה יעילה של מודלים שונים של צ'אטבוטים בתחום הבריאות, חיוני לחוקרי שירותי בריאות לשקול בקפידה את כל הסביבות הניתנות להגדרה שהוצגו, כולל משתנים מבלבלים, טכניקות ופרמטרים מהירים ושיטות הערכה.
בעוד שה"ממשק" מאפשר למשתמשים להגדיר את הסביבה, "המשתמשים המקיימים אינטראקציה" (מעריכים וצוותי מחקר בתחום הבריאות) מנצלים את המסגרת להערכה ופיתוח מודלים.
יתרה מכך, תכונת ה"לידרבורד" מאפשרת למשתמשים לדרג ולהשוות מודלים של צ'אטבוטים על סמך קריטריונים ספציפיים.
סיכום
לסיכום, המאמר הציע מדדי הערכה מותאמים עבור צ'אטבוטים של שירותי בריאות, וסווג אותם לדיוק, מהימנות, אמפתיה וביצועי מחשוב כדי לשפר את איכות הטיפול בחולים.
בעתיד, מחקרים המיישמים את מסגרת ההערכה הנוכחית באמצעות אמות מידה ומחקרי מקרה על פני תחומים רפואיים יכולים לעזור להתמודד עם האתגרים הקשורים בצ'אטבוטים של שירותי בריאות ובסופו של דבר לשפר את אספקת שירותי הבריאות.
