Разговорные агенты в здравоохранении: систематический обзор

Conversational agents in healthcare: a systematic review
Farah Magrabi, Liliana Laranjo, Enrico Coiera, A. Baki Kocaballı, Adam G. Dunn, Jessica Chen, Didi Surian, Huong Ly Tong, Rabia Bashir, Blanca Gallego, Annie Lau
2018-05-21

стратегии управления диалогомразговорные агенты в здравоохранениибезопасность пациентовсистематический обзорнеограниченный ввод естественного языка
Цель: Целью исследования было изучить характеристики, современные области применения и показатели оценки разговорных агентов, способных обрабатывать неограниченный ввод на естественном языке и используемых для решения задач, связанных со здоровьем. Методы: Поиск проводили в базах данных PubMed, Embase, CINAHL, PsycInfo и ACM Digital с использованием заранее разработанной стратегии поиска. В обзор включали исследования, если они были посвящены потребителям медицинских услуг или медицинским работникам; предусматривали использование разговорного агента с любым типом неограниченного ввода на естественном языке; и содержали показатели оценки, полученные в результате взаимодействия пользователей с системой. Отбор исследований выполняли независимые рецензенты, а для измерения согласия между кодировщиками использовали каппу Коэна. Результаты: В ходе поиска в базах данных было найдено 1513 библиографических записей; критериям включения соответствовали 17 статей, посвященных 14 различным разговорным агентам. Стратегии управления диалогом в основном были автоматными и фреймовыми (соответственно для 6 и 7 разговорных агентов); стратегии на основе агентов присутствовали в одном типе системы. Два исследования были рандомизированными контролируемыми исследованиями (РКИ), 1 — перекрестным исследованием, а остальные — квазиэкспериментальными. Половина разговорных агентов помогала потребителям выполнять задачи, связанные со здоровьем, например заниматься самопомощью. Единственное РКИ, оценивавшее эффективность разговорного агента, выявило статистически значимый эффект снижения выраженности симптомов депрессии (размер эффекта d = 0.44, p = .04). Включенные исследования редко оценивали безопасность пациентов. Выводы: Использование разговорных агентов, способных обрабатывать неограниченный ввод на естественном языке, для решения задач, связанных со здоровьем представляет собой формирующееся направление исследований; немногочисленные опубликованные работы в основном имели квазиэкспериментальный дизайн и редко оценивали эффективность или безопасность. Будущие исследования выиграли бы от применения более надежных экспериментальных дизайнов и стандартизированного представления результатов. Регистрация протокола: Протокол данного систематического обзора зарегистрирован в PROSPERO под номером CRD42017065917.
1
Стратегии управления диалогом преимущественно были конечными автоматами или фреймовыми: они использовались соответственно 6 и 7 разговорными агентами; агентные стратегии применялись в одной системе.
2
Половина разговорных агентов помогала потребителям решать медицинские задачи, включая самопомощь.
3
Только два исследования были рандомизированными контролируемыми испытаниями, тогда как большинство имели квазиэкспериментальный дизайн; эффективность и безопасность оценивались редко.
4
Эта область остается развивающейся и требует более надежных экспериментальных дизайнов и стандартизированной отчетности, особенно в отношении эффективности и безопасности пациентов.
5
Единственное РКИ, оценивавшее эффективность, показало значимое снижение симптомов депрессии при использовании разговорного агента: размер эффекта d = 0,44, p = .04.
6
Систематический обзор выявил 17 подходящих статей, оценивавших 14 разговорных агентов с неограниченным вводом на естественном языке для медицинских целей.

Диалоговые агенты с неограниченным вводом на естественном языке, используемые в целях, связанных со здравоохранением

Характеристики, области применения, показатели оценки, эффективность и безопасность этих диалоговых агентов

Publication Details
Publication Date
2018-05-21
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Farah Magrabi
Liliana Laranjo
Enrico Coiera
A. Baki Kocaballı
Adam G. Dunn
Jessica Chen
Didi Surian
Huong Ly Tong
Rabia Bashir
Blanca Gallego
Annie Lau
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%