Neural Conversational Agent for Weight Loss Counseling: Protocol for an Implementation and Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obesity is a common, serious and costly chronic disease. Current clinical practice guidelines recommend that providers augment the longitudinal care of people living with obesity with consistent support for the development of self-efficacy and motivation to modify their lifestyle behaviors. Lifestyle behavior change aligns with the goals of motivational interviewing (MI), a client-centered yet directive counseling modality. However, training health care providers to be proficient in MI is expensive and time-consuming, resulting in a lack of trained counselors and limiting the widespread adoption of MI in clinical practice. Artificial intelligence (AI) counselors accessible via the internet can help circumvent these barriers. OBJECTIVE: The primary objective is to explore the feasibility of conducting unscripted MI-consistent counseling using Neural Agent for Obesity Motivational Interviewing (NAOMI), a large language model (LLM)-based web app for weight loss counseling. The secondary objectives are to test the acceptability and usability of NAOMI's counseling and examine its ability to shift motivational precursors in a sample of patients with overweight and obesity recruited from primary care clinics. METHODS: NAOMI will be developed based on recent advances in deep learning in four stages. In stages 1 and 2, NAOMI will be implemented using an open-source foundation LLM and (1) few-shot learning based on a prompt with task-specific instructions and (2) domain adaptation strategy based on fine-tuning LLM using a large corpus of general psychotherapy and MI treatment transcripts. In stages 3 and 4, we will refine the best of these 2 approaches. Each NAOMI version will be evaluated using a mixed methods approach in which 10 adults (18-65 years) meeting the criteria for overweight or obesity (25.0≥BMI≤39.9) interact with NAOMI and provide feedback. NAOMI's fidelity to the MI framework will be assessed using the Motivational Interviewing Treatment Integrity scale. Participants' general perceptions of AI conversational agents and NAOMI specifically will be assessed via Pre- and Post-Interaction Questionnaires. Motivational precursors, such as participants' confidence, importance, and readiness for changing lifestyle behaviors (eg, diet and activity), will be measured before and after the interaction, and 1 week later. A qualitative analysis of changes in the measures of perceptions of AI agents and counselors and motivational precursors will be performed. Participants will rate NAOMI's usability and empathic skills post interaction via questionnaire-based assessments along with providing feedback about their experience with NAOMI via a qualitative interview. RESULTS: NAOMI (version 1.0) has been developed. Participant recruitment will commence in September 2024. Data collection activities are expected to conclude in May 2025. CONCLUSIONS: If proven effective, LLM-based counseling agents can become a cost-effective approach for addressing the obesity epidemic at a public health level. They can also have a broad, transformative impact on the delivery of MI and other psychotherapeutic treatment modalities extending their reach and broadening access. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/60361.
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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 | 0,029 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,121 | 0,022 |
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 ».