Analiza wiadomości wymienianych pomiędzy lekarzami i pacjentami wykazała, że ci pierwsi często używają zbyt skomplikowanego języka, którego zrozumienie sprawia trudności drugim.
I choć nawoływania względem lekarzy o zmianę takiego stanu rzeczy nie są niczym nowym, to wygląda na to, iż efekty są dość mizerne. Tylko 40% pacjentów cechujących się słabą znajomością terminów medycznych przyznaje, że jest w stanie zrozumieć, co chcą przekazać im medycy.
Czytaj też: Sztuczna inteligencja zagląda do wnętrza komórek. Trzeba będzie przepisywać podręczniki do biologii?
Problem ten jest szczególnie widoczny w czasie pandemii, kiedy to bardzo często praktykuje się tzw. teleporady, czyli konsultacje lekarskie przez Internet czy telefon. Autorzy badania opublikowanego na łamach Science Advances zauważyli, że lekarze, którzy osiągali w tym zakresie najlepsze wyniki mieli tendencję do dostosowywania swojego przekazy do poziomu wiedzy swoich pacjentów.
Sztuczna inteligencja pomogła w analizowaniu wiadomości pomiędzy lekarzami i pacjentami
Chcąc dokładnie zmierzyć umiejętność przekazywania wiedzy przez lekarzy oraz jej rozumienia przez pacjentów, naukowcy wykorzystali algorytmy komputerowe i uczenie maszynowe. Łącznie analizom poddano ponad 250 000 wiadomości wymienianych pomiędzy pacjentami z cukrzycą i ich lekarzami za pośrednictwem platformy Kaiser Permanente. Przy tak ogromnej skali nowe badanie było znacznie większe od dotychczasowych obejmujących tę samą tematykę.
Czytaj też: Sztuczna inteligencja tworzy obrazy i zarabia. Botto dorobił się już miliona dolarów
Sztuczna inteligencja oceniała, czy pacjenci znajdowali się pod opieką lekarzy dostosowujących swój język do ich wiedzy medycznej. W dalszej kolejności przeanalizowano ogólne wzorce dotyczące lekarzy, które sprawiały, iż mieli oni tendencję do upraszczania komunikatów. O ile w bezpośredniej komunikacji, gdzie można wykorzystać na przykład gestykulację, opisywany problem nie jest tak widoczny, o tyle przy kontakcie przez Internet, opartym na wiadomościach tekstowych, jego skala znacząco rośnie. Właśnie dlatego nowe badania w tej sprawie są tak ważne.
