Exploring the Use of Wearable Sensors and Natural Language Processing Technology to Improve Patient-Clinician Communication: Protocol for a Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effective communication is the bedrock of quality health care, but it continues to be a major problem for patients, family caregivers, health care providers, and organizations. Although progress related to communication skills training for health care providers has been made, clinical practice and research gaps persist, particularly regarding how to best monitor, measure, and evaluate the implementation of communication skills in the actual clinical setting and provide timely feedback about communication effectiveness and quality. OBJECTIVE: Our interdisciplinary team of investigators aims to develop, and pilot test, a novel sensing system and associated natural language processing algorithms (CommSense) that can (1) be used on mobile devices, such as smartwatches; (2) reliably capture patient-clinician interactions in a clinical setting; and (3) process these communications to extract key markers of communication effectiveness and quality. The long-term goal of this research is to use CommSense in a variety of health care contexts to provide real-time feedback to end users to improve communication and patient health outcomes. METHODS: This is a 1-year pilot study. During Phase I (Aim 1), we will identify feasible metrics of communication to extract from conversations using CommSense. To achieve this, clinical investigators will conduct a thorough review of the recent health care communication and palliative care literature to develop an evidence-based "ideal and optimal" list of communication metrics. This list will be discussed collaboratively within the study team and consensus will be reached regarding the included items. In Phase II (Aim 2), we will develop the CommSense software by sharing the "ideal and optimal" list of communication metrics with engineering investigators to gauge technical feasibility. CommSense will build upon prior work using an existing Android smartwatch platform (SWear) and will include sensing modules that can collect (1) physiological metrics via embedded sensors to measure markers of stress (eg, heart rate variability), (2) gesture data via embedded accelerometer and gyroscope sensors, and (3) voice and ultimately textual features via the embedded microphone. In Phase III (Aim 3), we will pilot test the ability of CommSense to accurately extract identified communication metrics using simulated clinical scenarios with nurse and physician participants. RESULTS: Development of the CommSense platform began in November 2021, with participant recruitment expected to begin in summer 2022. We anticipate that preliminary results will be available in fall 2022. CONCLUSIONS: CommSense is poised to make a valuable contribution to communication science, ubiquitous computing technologies, and natural language processing. We are particularly eager to explore the ability of CommSense to support effective virtual and remote health care interactions and reduce disparities related to patient-clinician communication in the context of serious illness. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/37975.
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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 | 0,063 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,015 |
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 ».