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核心概念
透過分析大量病患訊息，人工智慧輔助的自然語言處理可以識別出以病人為中心的潛在新研究方向，並產生高品質且具學術新穎性的研究主題。
摘要
文獻回顧：
- 以病人為中心的研究對於縮小研究與病患照護之間的差距至關重要，但將病患觀點納入健康研究的作法並不一致。
- 電子病歷系統中的病患訊息傳遞已成為病患與臨床醫生分享臨床問題和疑慮的主要方式，提供了了解病患臨床關注重點和問題的潛在資源。
- 自然語言處理 (NLP) 和人工智慧 (AI) 的進步，特別是大語言模型 (LLM)，已顯示出在分析大量文本數據（如病患訊息）方面的顯著能力。
研究方法：
- 這項試驗性研究使用來自史丹佛醫療保健系統的大型去識別化病患訊息數據庫，其中包含 25,549 名乳癌或皮膚癌病患的訊息。
- 研究人員採用兩階段非監督式 NLP 主題模型來識別病患的主要臨床關注重點。
- 然後，他們使用 LLM（ChatGPT-4o）並結合提示工程策略，根據這些關注重點生成研究主題。
- 六位經驗豐富的腫瘤科醫生和皮膚科醫生評估了人工智慧生成的研究主題的重要性及新穎性。
研究結果：
- 人工智慧成功識別出乳癌和皮膚癌病患最關心的五個臨床問題。
- 人工智慧生成的研究主題中，約有三分之一被認為具有高度重要性和新穎性。
- 值得注意的是，在兩個癌症組別中，人工智慧建議的主題中有三分之二被發現是新穎的。
討論：
- 這項研究證明了人工智慧/自然語言處理在促進以病人為中心的研究方面的潛力，這些研究專為病患最迫切的擔憂而設計。
- 與傳統的定性方法相比，人工智慧輔助的分析提供了一種更有效率且可重複的方式來識別病患的優先事項。
- 未來需要在更多樣化的醫療專業領域和病患群體中進行更大規模的研究，以驗證這些發現。
研究限制：
- 研究範圍僅限於兩個醫學專業領域，可能無法推廣到其他醫療狀況或未使用病患訊息傳遞的病患。
- 研究排除了病患對行政支持的需求，而側重於與以病人為中心的研究結果最相關的臨床問題。
- 評估小組來自單一學術機構，這可能在評分中造成潛在的偏差。
研究結論：
- 這項試驗性研究表明，基於人工智慧/自然語言處理的自動化框架可以系統地將病患的關注重點排序，為以病人為中心的研究提供資訊。
- 人工智慧生成的研究主題具有高品質和學術新穎性，這表明利用大量病患訊息數據中的病患觀點可以有意義地指導未來的健康研究方向。
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arxiv.org
Can Artificial Intelligence Generate Quality Research Topics Reflecting Patient Concerns?
统计
研究分析了過去 10 年中 25,549 位病患的 614,464 條獨特訊息。
人工智慧輔助的自然語言處理模型識別出乳癌和皮膚癌病患最關心的五個臨床問題。
六位經驗豐富的領域專家評估了人工智慧生成的研究主題。
大約三分之一的人工智慧生成的研究主題被認為對乳癌和皮膚癌都具有高度重要性和新穎性。
大約三分之二的人工智慧生成的研究主題在兩個癌症組別中都被發現是新穎的。
引用
更深入的查询
除了分析病患訊息外，還有哪些其他方法可以有效地將病患的觀點納入研究過程？
除了分析病患訊息外，還有許多其他方法可以有效地將病患的觀點納入研究過程，以下列舉幾項：
建立病患諮詢委員會 (Patient Advisory Boards): 邀請具代表性的病患群體參與研究設計、執行和結果分析，提供直接的意見回饋。
進行焦點團體訪談 (Focus Group Discussions): 透過團體討論，深入了解病患對特定疾病或治療的經驗、需求和價值觀。
採用共同設計方法 (Co-design Methodology): 讓病患、家屬、研究人員和臨床醫生共同參與研究的每個階段，確保研究問題和方法與病患需求密切相關。
使用問卷調查 (Surveys): 設計以病患為中心的問卷，收集大量病患對特定議題的看法和經驗。
分析社群媒體數據 (Social Media Analysis): 分析病患在社群媒體上的討論，了解他們對疾病、治療和醫療照護的看法和經驗。
參與式行動研究 (Participatory Action Research): 讓病患成為研究的共同研究者，共同參與研究設計、數據收集和分析，並將研究結果應用於實務改善。
這些方法可以單獨使用，也可以組合使用，以更全面地了解病患的觀點，並將其納入研究過程中。
人工智慧生成的研究主題的倫理意涵為何，特別是在數據隱私和演算法偏差方面？
人工智慧生成的研究主題在數據隱私和演算法偏差方面存在著重要的倫理意涵：
數據隱私：
數據去識別化 (De-identification): 使用病患訊息訓練 AI 模型時，必須確保數據經過適當的去識別化處理，以保護病患隱私。
數據安全 (Data Security): 儲存和處理病患數據時，必須採取嚴格的安全措施，防止數據洩露和未經授權的訪問。
數據使用透明度 (Transparency in Data Use): 應告知病患他們的數據將如何被使用於 AI 研究，並取得他們的知情同意。
演算法偏差：
數據偏差 (Data Bias): 訓練 AI 模型的數據可能存在偏差，例如某些族群或性別的數據不足，導致 AI 模型產生偏差的結果。
演算法偏差 (Algorithmic Bias): AI 演算法本身也可能存在偏差，例如基於種族、性別或社會經濟地位的偏差，導致 AI 模型產生不公平或歧視性的結果。
應對措施：
開發和使用公平、透明和可解釋的 AI 演算法。
確保訓練 AI 模型的數據具有代表性和多樣性。
建立機制來識別和減輕 AI 模型中的偏差。
制定和遵守有關數據隱私和 AI 倫理的準則和法規。
我們如何創建一個協作環境，讓研究人員、臨床醫生和病患共同努力，將這些以病患為中心的研究構想轉化為有意義的成果？
為了將以病患為中心的研究構想轉化為有意義的成果，需要創建一個研究人員、臨床醫生和病患共同努力的協作環境：
1. 建立溝通和信任的平台：
定期舉行會議： 讓所有利益關係人定期會面，討論研究進展、分享觀點和解決問題。
使用線上協作工具： 利用線上平台促進信息共享、文件協作和溝通。
建立病患參與的文化： 鼓勵和重視病患的參與，將其視為研究團隊中平等的合作夥伴。
2. 明確角色和責任：
制定明確的研究計劃： 清楚地定義研究目標、方法、時間表和預期成果。
分配明確的角色和責任： 確保每個利益關係人都了解自己在研究中的角色和責任。
提供必要的培訓和支持： 為病患提供參與研究所需的培訓和支持，例如研究方法、數據分析和溝通技巧。
3. 確保資源和基礎設施：
提供充足的資金： 確保研究有充足的資金支持，包括病患參與的費用。
提供必要的資源和工具： 為研究團隊提供必要的資源和工具，例如數據收集工具、分析軟體和會議空間。
建立支持性的基礎設施： 建立支持病患參與研究的基礎設施，例如交通、翻譯和兒童保育服務。
4. 推廣研究成果和知識轉化：
以易於理解的方式傳播研究結果： 使用通俗易懂的語言和圖表，向病患、臨床醫生和公眾傳播研究結果。
將研究結果轉化為臨床實踐： 與臨床醫生合作，將研究結果轉化為改進病患照護的臨床指南和方案。
倡導政策變革： 利用研究結果，倡導有利於病患的政策變革。
透過建立一個協作、尊重和以病患為中心的環境，我們可以有效地將研究構想轉化為有意義的成果，從而改善病患的健康和福祉。
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