Может ли искусственный интеллект повысить понятность материалов для обучения пациентов?

Введение: Рекомендуемый уровень читаемости онлайн-материалов по медицинскому просвещению должен соответствовать уровню не выше 6–8-го класса школы. Тем не менее более чем за десятилетие исследований показано, что большинство таких материалов по ортопедической хирургии не соответствуют этим рекомендациям. Многократные данные о столь медленном прогрессе указывают на существование неустранённых барьеров для повышения читаемости, таких как дополнительные затраты времени и средств на подготовку легко читаемых материалов по сложным темам. Бесплатно доступные платформы искусственного интеллекта могут упростить массовое преобразование материалов для пациентов, но, насколько нам известно, в ортопедической хирургии это не оценивали.

Вопросы/цели: (1) Может ли бесплатно доступная диалоговая платформа искусственного интеллекта переписать материалы для пациентов в ортопедии так, чтобы снизить требуемый уровень чтения с уровня старшей школы до уровня 6-го класса, что примерно соответствует медианному уровню чтения в США? (2) Были ли преобразованные материалы точными и сохраняли ли они достаточную детализацию, чтобы оставаться информативными как образовательные материалы для пациентов?

Методы: Из образовательных материалов, опубликованных в Интернете профильными ортопедическими обществами и ведущими ортопедическими учреждениями, были отобраны описания грыжи межпозвонкового диска поясничного отдела, сколиоза и стеноза позвоночного канала, а также тотального эндопротезирования коленного сустава и тотального эндопротезирования тазобедренного сустава. Эти описания были введены в диалоговую платформу искусственного интеллекта с запросом «translate to fifth-grade reading level» для преобразования каждого фрагмента текста до уровня чтения не выше 6-го класса. Уровень чтения для 5-го класса был выбран с учётом возможных различий в том, как диалоговая платформа определяет читаемость, поскольку существует несколько широко используемых заранее существующих методов её оценки. Для каждого описания до и после преобразования искусственным интеллектом определяли показатель Flesch Reading Ease и уровень по шкале Flesch-Kincaid. Также регистрировали время преобразования. Каждый образовательный материал и его вариант после преобразования проверяли на наличие фактических ошибок, а каждое преобразование — на достаточность сохранённой детализации для предполагаемого использования в качестве материала для обучения пациентов.

Результаты: В том виде, в каком они представлены широкой публике, текущие описания грыжи поясничного диска, сколиоза и стеноза имели медианные значения уровня по Flesch-Kincaid 9,5 (9,1–10,5), 12,6 (10,8–15) и 10,9 (8–13,6) соответственно. После преобразования диалоговой платформой искусственного интеллекта медианные значения уровня по Flesch-Kincaid для грыжи поясничного диска, сколиоза и стеноза составили 5,0 (3,3–8,2), 5,6 (4,1–7,3) и 6,9 (5–7,8) соответственно. Аналогично, описания ТЭКС и ТЭБС улучшились с 12,0 (11,2–13,5) до 6,3 (5,8–7,6) и с 11,6 (9,5–12,6) до 6,1 (5,4–7,1) соответственно. Показатели Flesch Reading Ease демонстрировали сходную динамику. Медианное время преобразования составляло 4,5 секунды на предложение (3,3–4,9) для патологий позвоночника и 4,5 (3,5–4,8) для артропластики. Оценка преобразованных материалов показала, что, несмотря на упрощение текста, сохранялся достаточный уровень нюансировки для обучения пациентов; фактических ошибок и неточностей выявлено не было.

Выводы: Мы установили, что бесплатно доступная диалоговая платформа искусственного интеллекта может быстро и эффективно повышать читаемость онлайн-материалов по ортопедической хирургии для пациентов до рекомендованного уровня. Профессиональным обществам и клиникам следует проверять, не превышают ли их материалы для пациентов рекомендованные уровни читаемости, с помощью общедоступных инструментов оценки, а при необходимости использовать диалоговую платформу искусственного интеллекта для перевода этих материалов на более доступный уровень. Требуются дополнительные исследования, чтобы понять, можно ли применять эту технологию и к другим материалам для пациентов, например к документам информированного согласия или послеоперационным рекомендациям, а также подходят ли представленные методы для материалов на других языках.