В последние годы в отрасли здравоохранения наблюдается значительный рост использования чат-ботов на основе больших языковых моделей (LLM). Эти инструменты, основанные на искусственном интеллекте (ИИ), используются для различных целей, включая обучение пациентов, оценку и управление здоровьем. Исследователи из ACTION Lab Иллинойского университета Урбана-Шампейн изучили потенциал этих чат-ботов в продвижении изменений в здоровом поведении.
Исследование ACTION Lab
Мишель Бак и профессор Джесси Чин опубликовали результаты своего исследования в Журнале Американской ассоциации медицинской информатики. Их работа была направлена на определение, могут ли LLM-чат-боты эффективно распознавать мотивационные состояния пользователей и предоставлять соответствующую информацию для поддержки здоровых привычек. Они провели исследование с участием ChatGPT, Google Bard и Llama 2, оценивая их реакцию на 25 различных сценариев здоровья, таких как физическая активность, питание, психическое здоровье и другие.
Результаты исследования
Исследование показало, что чат-боты могут эффективно определять мотивационные состояния и предоставлять соответствующую информацию, когда пользователи установили цели и намерены действовать. Это указывает на то, что LLM-чат-боты могут быть полезны для людей, уже находящихся на более поздних стадиях изменения поведения (JMIR) (BioMed Central).
Однако чат-боты испытывают трудности с распознаванием начальных стадий мотивации, особенно когда пользователи сопротивляются изменениям или колеблются. В этих случаях они не смогли предоставить адекватную информацию, которая помогла бы пользователям оценить свое проблемное поведение и его последствия (JMIR) (medRxiv).
Ограничения и будущее исследования
Исследователи также выявили, что чат-боты недостаточно информируют о системах вознаграждения для поддержания мотивации или уменьшении внешних раздражителей, увеличивающих риск рецидива. Для улучшения этих инструментов необходимо проведение дальнейших исследований, направленных на лучшее понимание мотивационных состояний пользователей и улучшение реакций чат-ботов на разных этапах мотивации (BioMed Central) (eScholarship).
Чат-боты с искусственным интеллектом демонстрируют значительный потенциал в поддержке пользователей, стремящихся к позитивным изменениям в поведении. Тем не менее, их ограниченные возможности в распознавании и реагировании на ранние стадии мотивации указывают на необходимость дальнейшего совершенствования. Исследователи надеются, что будущие разработки помогут сделать эти инструменты более эффективными для руководства пользователями на всех этапах изменения поведения, что в конечном итоге будет способствовать улучшению здоровья как отдельных людей, так и сообществ.
Для более детального изучения и прочтения полного текста исследования вы можете ознакомиться с публикациями на JMIR и medRxiv (JMIR) (medRxiv) (BioMed Central) (eScholarship).
