Advancing Clinical Chatbot Validation Using AI-Powered Evaluation With a New 3-Bot Evaluation System: Instrument Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The health care sector faces a projected shortfall of 10 million workers by 2030. Artificial intelligence (AI) automation in areas such as patient education and initial therapy screening presents a strategic response to mitigate this shortage and reallocate medical staff to higher-priority tasks. However, current methods of evaluating early-stage health care AI chatbots are highly limited due to safety concerns and the amount of time and effort that goes into evaluating them. Objective: This study introduces a novel 3-bot method for efficiently testing and validating early-stage AI health care provider chatbots. To extensively test AI provider chatbots without involving real patients or researchers, various AI patient bots and an evaluator bot were developed. Methods: Provider bots interacted with AI patient bots embodying frustrated, anxious, or depressed personas. An evaluator bot reviewed interaction transcripts based on specific criteria. Human experts then reviewed each interaction transcript, and the evaluator bot's results were compared to human evaluation results to ensure accuracy. Results: The patient-education bot's evaluations by the AI evaluator and the human evaluator were nearly identical, with minimal variance, limiting the opportunity for further analysis. The screening bot's evaluations also yielded similar results between the AI evaluator and human evaluator. Statistical analysis confirmed the reliability and accuracy of the AI evaluations. Conclusions: The innovative evaluation method ensures a safe, adaptable, and effective means to test and refine early versions of health care provider chatbots without risking patient safety or investing excessive researcher time and effort. Our patient-education evaluator bots could have benefitted from larger evaluation criteria, as we had extremely similar results from the AI and human evaluators, which could have arisen because of the small number of evaluation criteria. We were limited in the amount of prompting we could input into each bot due to the practical consideration that response time increases with larger and larger prompts. In the future, using techniques such as retrieval augmented generation will allow the system to receive more information and become more specific and accurate in evaluating the chatbots. This evaluation method will allow for rapid testing and validation of health care chatbots to automate basic medical tasks, freeing providers to address more complex tasks.
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 | 0,044 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».