When Chatbots Meet Patients: One-Year Prospective Study of Conversations Between Patients With Breast Cancer and a Chatbot
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A chatbot is a software that interacts with users by simulating a human conversation through text or voice via smartphones or computers. It could be a solution to follow up with patients during their disease while saving time for health care providers. OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate one year of conversations between patients with breast cancer and a chatbot. METHODS: Wefight Inc designed a chatbot (Vik) to empower patients with breast cancer and their relatives. Vik responds to the fears and concerns of patients with breast cancer using personalized insights through text messages. We conducted a prospective study by analyzing the users' and patients' data, their usage duration, their interest in the various educational contents proposed, and their level of interactivity. Patients were women with breast cancer or under remission. RESULTS: A total of 4737 patients were included. Results showed that an average of 132,970 messages exchanged per month was observed between patients and the chatbot, Vik. Thus, we calculated the average medication adherence rate over 4 weeks by using a prescription reminder function, and we showed that the more the patients used the chatbot, the more adherent they were. Patients regularly left positive comments and recommended Vik to their friends. The overall satisfaction was 93.95% (900/958). When asked what Vik meant to them and what Vik brought them, 88.00% (943/958) said that Vik provided them with support and helped them track their treatment effectively. CONCLUSIONS: We demonstrated that it is possible to obtain support through a chatbot since Vik improved the medication adherence rate of patients with breast cancer.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».