L'intelligenza artificiale può identificare la paternità dei messaggi nel portale dei pazienti adolescenti

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Di Elana Gotkine HealthDay Reporter

VENERDI 28 giugno 2024 -- Secondo una lettera di ricerca pubblicata online il 25 giugno su JAMA Network Open, i classificatori basati su Large Language Model (LLM) possono rilevare con precisione la paternità tutrice dei messaggi inviati da un portale per pazienti adolescenti.

April S. Liang, M.D., della Stanford University School of Medicine di Palo Alto, California, e colleghi hanno esaminato la capacità di un LLM di rilevare la paternità dei messaggi provenienti dai portali dei pazienti adolescenti. I messaggi provenienti dagli account del portale dei pazienti adolescenti presso la Stanford Children's Health sono stati campionati e revisionati manualmente per verificarne la paternità. Due prompt sono stati progettati in modo iterativo su un sottoinsieme casuale di 20 messaggi fino al raggiungimento della prestazione perfetta: uno incentrato sull'identificazione dell'autore (attività singola) e uno che ha generato una risposta al messaggio e identificato l'autore (multitasking). Entrambi i prompt sono stati testati sui messaggi rimanenti.

Dei 2.088 messaggi di prova, il 71,8 e il 28,2% sono stati etichettati rispettivamente come scritti dal genitore o dal tutore e come scritti dal paziente. I ricercatori hanno scoperto che il LLM a compito singolo ha raggiunto una sensibilità e una specificità rispettivamente del 98,1 e dell’88,4%, mentre il LLM multitasking ha raggiunto una sensibilità e una specificità del 98,3 e dell’88,9%, rispettivamente. Ciò corrispondeva a un valore predittivo positivo e un valore predittivo negativo superiore al 95% per il LLM multitasking. Prestazioni statisticamente identiche sono state osservate per i classificatori a compito singolo e multitasking.

"In definitiva, l'identificazione affidabile dei messaggi non scritti dai pazienti ha implicazioni che vanno oltre la medicina adolescenziale. Tra gli adulti, i partner sanitari accedono comunemente ai portali dei pazienti utilizzando le credenziali del paziente , particolarmente rilevante per i pazienti geriatrici o gli individui con differenze di sviluppo", scrivono gli autori. "I nostri risultati hanno rilevato che il LLM di questo studio ha il potenziale per migliorare la tutela della riservatezza dei pazienti."

Un autore ha rivelato legami con nference.

Abstract/Testo completo

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Fonte: HealthDay

Pubblicato : 2024-06-29 07:15

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