Nowe badanie naukowców z NYU Langone Health pokazuje, że narzędzia sztucznej inteligencji (AI) mogą poprawić czytelność materiałów edukacyjnych dla pacjentów (PEM) dostępnych online. Modele językowe takie jak ChatGPT, Gemini i Claude nie tylko upraszczają złożone treści, ale też robią to bez utraty merytorycznej jakości.
Z tego artykułu dowiesz się…
- Jakie są ograniczenia czytelności materiałów edukacyjnych dla pacjentów publikowanych przez instytucje medyczne w USA.
- W jaki sposób narzędzia AI, takie jak ChatGPT, Gemini i Claude, poprawiają zrozumiałość tych materiałów.
- Jakie wyniki przyniosło badanie przeprowadzone przez NYU Langone Health.
- Dlaczego uproszczony język treści medycznych ma tak ważne znaczenie dla lepszej komunikacji z pacjentem.
Problem z poziomem czytelności materiałów dla pacjentów
Materiały edukacyjne dla pacjentów, nawet publikowane przez tak renomowane instytucje jak American Heart Association (AHA), American Cancer Society (ACS) i American Stroke Association (ASA), często są trudne do zrozumienia dla przeciętnego pacjenta.
Zespół z NYU Langone ocenił 60 losowo wybranych treści PEM dostępnych na stronach AHA, ACS i ASA. Przeanalizowano ich tzw. poziom klasy czytelności (ang. reading grade level), czyli wskaźnik pokazujący, dla jakiego poziomu edukacyjnego tekst jest zrozumiały. Skala ta opiera się na systemie amerykańskim, gdzie:
- klasa 6 odpowiada polskiej 6. klasie szkoły podstawowej (czyli wiek 11–12 lat),
- klasa 10 lub 11 – to poziom szkoły średniej (liceum), odpowiednik wieku 15–17 lat.
Wyniki? Przeciętny poziom czytelności analizowanych materiałów wynosił:
- 10,7 w przypadku materiałów AHA,
- 10,0 dla ACS,
- 9,6 dla ASA.
To znacząco przekracza zalecany poziom klasy 6, który uznaje się za optymalny dla treści kierowanych do szerokiej grupy pacjentów – niezależnie od ich wieku czy wykształcenia.
Jak działa AI w uproszczaniu treści?
W badaniu wykorzystano trzy duże modele językowe (ang. large language model, LLM): ChatGPT, Gemini i Claude. Modele te zostały zaprogramowane, by uprościć teksty bez uszczerbku dla ich zawartości merytorycznej. Efekt? Czytelność materiałów po zastosowaniu AI znacząco wzrosła:
- ChatGPT – poprawa do poziomu klasy 7,6
- Gemini – poprawa do klasy 6,6
- Claude – aż do poziomu klasy 5,6
Równocześnie zmniejszyła się objętość treści, co ułatwia ich przyswajanie. Modele nie tylko skróciły teksty, ale też zachowały dokładność kliniczną i spójność informacji.
Wnioski naukowców: AI wspiera pacjenta i system ochrony zdrowia
Dr Jonah Feldman, starszy autor badania, dyrektor ds. transformacji i informatyki w NYU Langone, zaznaczył, że nawet treści tworzone przez ekspertów medycznych mogą zyskać na zastosowaniu AI. Według niego uproszczenie komunikatów sprzyja większemu zrozumieniu, co przekłada się na lepsze decyzje zdrowotne i wyniki terapii.
Z kolei dr Paul A. Testa, współautor badania, dyrektor ds. informatyki medycznej, podkreślił, że NYU Langone już wdraża generowane przez AI streszczenia instrukcji wypisu ze szpitala w badaniu randomizowanym, aby ocenić ich wpływ na zrozumienie i satysfakcję pacjentów.
Współautor badania, dr Jonah Zaretsky, dodał, że skuteczność narzędzi AI powinna być potwierdzana w warunkach rzeczywistych, a nie tylko teoretycznie. W tym celu zespół prowadzi badania kliniczne z użyciem tych samych technologii.
Wnioski na przyszłość
W świetle badań NYU Langone zastosowanie AI w redagowaniu materiałów edukacyjnych ma potencjał nie tylko poprawy zrozumienia, ale i zwiększenia satysfakcji pacjentów. To również odciążenie personelu medycznego, który w codziennej pracy mierzy się z koniecznością przekazywania złożonych informacji w przystępny sposób.
Główne wnioski
- Materiały edukacyjne dla pacjentów z AHA, ACS i ASA mają zbyt wysoki poziom trudności – średnio powyżej klasy 9,6, co utrudnia ich zrozumienie.
- Trzy duże modele językowe (LLM) – ChatGPT, Gemini i Claude – znacząco poprawiły czytelność tych materiałów, obniżając poziom do klas 7,6 (ChatGPT), 6,6 (Gemini) i 5,6 (Claude).
- Badanie NYU Langone wskazuje na realne korzyści z wykorzystania AI w uproszczaniu treści medycznych bez utraty ich merytorycznej wartości.
- Wdrożenie AI w praktyce klinicznej już trwa – zespół NYU wykorzystuje uproszczone przez AI instrukcje wypisu w badaniu RCT, by ocenić ich wpływ na zrozumienie i satysfakcję pacjentów.
Źródło:
- https://nyulangone.org/news/artificial-intelligence-tools-make-education-materials-more-patient-friendly
