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Enregistrement W4308183710 · doi:10.3233/shti220992

What Can We Learn from Quality Requirements in ISO/TS 82304-2 for Evaluating Conversational Agents in Healthcare?

2022· article· en· W4308183710 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueStudies in health technology and informatics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueText Readability and Simplification
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésUsabilityReadabilityComputer scienceQuality (philosophy)Set (abstract data type)Relevance (law)Health careWork (physics)Process managementRisk analysis (engineering)Knowledge managementHuman–computer interactionEngineeringBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evaluating conversational agents (CA) that are supposed to be applied in healthcare and ensuring their quality is essential to avoid patient harm. However, most researchers only study usability and use the CA in clinical trials before conducting such careful evaluation. In previous work, consensus on metrics for evaluating healthcare CA have been found. However, the metrics are still too generic to form an evaluation framework. In this work, we try to link the ISO technical specification ISO/TS 82304-2 Quality Requirements for Health and Wellness Apps to the set of metrics to come a step closer towards an evaluation framework. We identify three links between ISO requirements and the set of metrics, namely accessibility, usability, and security. Although the technical specification rather lists aspects to be considered during development instead of concrete metrics for studying the quality, we can link to some aspects that are also of interest for health CA evaluation. For example, measuring the readability for ensuring accessibility or implementing the Web Content Accessibility Guidelines are two aspects of relevance for health CA.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,270
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,199 · 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