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Enregistrement W4289534133 · doi:10.2196/39102

Answering Hospital Caregivers’ Questions at Any Time: Proof-of-Concept Study of an Artificial Intelligence–Based Chatbot in a French Hospital

2022· article· en· W4289534133 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAI in Service Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChatbotPharmacyPharmacistMedicineUsabilityService (business)IntranetMedical prescriptionClinical pharmacyPharmaceutical careNursingHealth careHospital pharmacyMedical educationComputer scienceThe InternetWorld Wide WebBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Access to accurate information in health care is a key point for caregivers to avoid medication errors, especially with the reorganization of staff and drug circuits during health crises such as the COVID‑19 pandemic. It is, therefore, the role of the hospital pharmacy to answer caregivers' questions. Some may require the expertise of a pharmacist, some should be answered by pharmacy technicians, but others are simple and redundant, and automated responses may be provided. OBJECTIVE: We aimed at developing and implementing a chatbot to answer questions from hospital caregivers about drugs and pharmacy organization 24 hours a day and to evaluate this tool. METHODS: The ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, and Evaluation) model was used by a multiprofessional team composed of 3 hospital pharmacists, 2 members of the Innovation and Transformation Department, and the IT service provider. Based on an analysis of the caregivers' needs about drugs and pharmacy organization, we designed and developed a chatbot. The tool was then evaluated before its implementation into the hospital intranet. Its relevance and conversations with testers were monitored via the IT provider's back office. RESULTS: Needs analysis with 5 hospital pharmacists and 33 caregivers from 5 health services allowed us to identify 7 themes about drugs and pharmacy organization (such as opening hours and specific prescriptions). After a year of chatbot design and development, the test version obtained good evaluation scores: its speed was rated 8.2 out of 10, usability 8.1 out of 10, and appearance 7.5 out of 10. Testers were generally satisfied (70%) and were hoping for the content to be enhanced. CONCLUSIONS: The chatbot seems to be a relevant tool for hospital caregivers, helping them obtain reliable and verified information they need on drugs and pharmacy organization. In the context of significant mobility of nursing staff during the health crisis due to the COVID-19 pandemic, the chatbot could be a suitable tool for transmitting relevant information related to drug circuits or specific procedures. To our knowledge, this is the first time that such a tool has been designed for caregivers. Its development further continued by means of tests conducted with other users such as pharmacy technicians and via the integration of additional data before the implementation on the 2 hospital sites.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle