DOI: https://doi.org/10.1145/3715336.3735674
تاريخ النشر: 2025-07-04
المؤلف: Mana Samiee وآخرون
الموضوع الرئيسي: التواصل بين المرضى ومقدمي الرعاية الصحية
نظرة عامة
تبحث هذه الدراسة في تصورات الأطباء العامين (GPs) بشأن استخدام روبوت محادثة تفاعلي مصمم لإعداد المرضى للمشاورات، مع التركيز على تعزيز اتخاذ القرار المشترك (SDM). من خلال مقابلات معمقة مع 15 طبيبًا عامًا من 12 ممارسة، تحدد الدراسة كل من الفوائد المحتملة والقلق المرتبط بدمج روبوت المحادثة. أشار الأطباء العامون إلى أن روبوت المحادثة يمكن أن يحسن من استعداد المرضى من خلال مساعدتهم على التعبير عن الأعراض والتوقعات، وتعزيز التفكير، وتقديم ملخصات موجزة لتسهيل المشاورات.
ومع ذلك، أبدى الأطباء العامون أيضًا مخاوف بشأن الحفاظ على استقلاليتهم وضمان أن يكون روبوت المحادثة مكملًا، بدلاً من أن يكون تعقيدًا، لعملية المشاورة. وأبرزوا التحديات المتعلقة بتنوع استعداد المرضى لاستخدام هذه التكنولوجيا، المتأثرة بعوامل مثل العمر، ومحو الأمية الصحية، والراحة مع الأدوات الرقمية. تشير النتائج إلى أنه بينما يحمل روبوت المحادثة وعدًا لتعزيز تفاعلات المرضى مع الأطباء العامين، فإن الإدارة الدقيقة ضرورية لضمان أن هذه التقنيات تدعم بشكل فعال، بدلاً من أن تعيق، تجربة المشاورة.
مقدمة
تؤكد مقدمة هذه الورقة البحثية على أهمية اتخاذ القرار المشترك (SDM) في الرعاية الصحية الحديثة، حيث يشارك المرضى بنشاط في خيارات علاجهم جنبًا إلى جنب مع المتخصصين الطبيين. لقد تم دعم هذا التحول نحو نموذج “المريض النشط” من خلال مبادرات مثل شعار NHS في المملكة المتحدة، “لا قرار عني دوني.” بينما يعزز SDM معرفة المرضى وثقتهم ومشاركتهم، تواجه تنفيذه تحديات مثل عدم التوازن في المعرفة، وتفاوت استعداد المرضى، وضغوط الوقت. لمعالجة هذه الحواجز، تم اقتراح استبيانات قبل المشاورة، لكنها غالبًا ما تعاني من مشكلات مثل نقص التخصيص والشعور بعدم الصلة.
تستكشف الدراسة وجهات نظر الأطباء العامين (GPs) بشأن استخدام روبوتات المحادثة قبل المشاورة المصممة لتسهيل إعداد المرضى للمشاورات. بالتعاون مع أطباء عامين ذوي خبرة، طور الباحثون روبوت محادثة مستوحى من طريقة Calgary-Cambridge للمقابلات الطبية. كشفت دراسة نوعية شملت 15 طبيبًا عامًا في الدنمارك عن اهتمام عام بـ SDM والفوائد المحتملة لروبوتات المحادثة في بدء تفكير المرضى. ومع ذلك، أعرب الأطباء العامون عن مخاوف بشأن ملاءمة روبوتات المحادثة لجميع الفئات السكانية للمرضى وأبرزوا المخاطر والفوائد المرتبطة بدمج هذه التكنولوجيا في سير العمل الخاص بهم. تؤكد النتائج على الحاجة إلى مراعاة كل من وكالة الأطباء العامين والمرضى في تصميم وتنفيذ التقنيات التفاعلية في الممارسة السريرية، مما يساهم في التطوير المستمر لـ SDM وسط التحديات العملية.
الطرق
في هذا القسم، يصف المؤلفون المنهجية المستخدمة لتقييم نموذج أولي لروبوت محادثة مصمم للاستخدام قبل المشاورة في الممارسة العامة. شارك الأطباء العامون (GPs) في تقييم تفكير بصوت عالٍ، حيث قاموا بتقييم تقنيات سؤال روبوت المحادثة من منظور مهني، بدلاً من التصرف كبدائل للمرضى. استهدف التقييم بشكل خاص سيناريوهات المرضى الشائعة التي تتعلق بألم الجزء السفلي من الجسم، مثل آلام الركبة وأسفل الظهر، وهي حالات شائعة تتطلب مدخلات من المرضى للتشخيص الدقيق والعلاج.
قبل التقييم، تم تقديم الأطباء العامين إلى واجهة روبوت المحادثة ووظيفته المقصودة كأداة قبل المشاورة، مع التركيز على توافقه مع إطار العمل 4Fs (الحقائق، المشاعر، المخاوف، والمستقبل). مكن بروتوكول التفكير بصوت عالٍ الباحثين من التقاط ردود فعل الأطباء العامين في الوقت الفعلي على حوار روبوت المحادثة، مما يوفر رؤى حول قدراته الحوارية. بعد تفاعلهم، تلقى الأطباء العامون تقريرًا ملخصًا عن المحادثة، منظمًا وفقًا لإطار العمل 4Fs، مما سهل تقييمهم لمخرجات روبوت المحادثة ودوره المحتمل في دعم اتخاذ القرار المشترك (SDM) خلال مشاورات المرضى.
النتائج
في هذه الدراسة، شاركنا 15 طبيبًا عامًا (GPs)، يتكونون من 8 إناث و7 ذكور، مع خبرة مهنية تتراوح من 1 إلى 25 عامًا (M = 11، SD = 8). كان توزيع أعمار المشاركين بين 31 و64 عامًا (M = 47، SD = 9). حدث التوظيف بشكل أساسي من خلال وحدة تحسين الجودة، مدعومًا بالإحالات من الشبكات المهنية للأطباء العامين، ويمثل المشاركون 12 عيادة مختلفة.
كشفت التحليلات الموضوعية لبيانات المقابلات عن أربعة مواضيع رئيسية: (1) الحواجز المتصورة أمام اتخاذ القرار المشترك (SDM)، (2) الآراء حول دور روبوتات المحادثة كمساعدين في إعداد المرضى، (3) التأثيرات المتصورة لروبوتات المحادثة على ممارسة الأطباء العامين، و(4) وجهات النظر حول قبول المرضى لتكنولوجيا روبوتات المحادثة. توفر هذه النتائج رؤى حول تعقيدات دمج الأدوات الرقمية في البيئات السريرية وتبرز التجارب والآراء المتنوعة للأطباء العامين بشأن استخدام روبوتات المحادثة في تحسين رعاية المرضى.
المناقشة
تؤكد قسم المناقشة في الورقة البحثية على دمج التكنولوجيا، وخاصة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، في البيئات السريرية لتعزيز تفاعلات الطبيب-المريض واتخاذ القرار المشترك (SDM). يبرز الإمكانات التي تحملها تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتحسين التواصل، وتقليل أعباء التوثيق على الأطباء، وتمكين المرضى، مما يعزز بالتالي تحالفًا علاجيًا أقوى. ومع ذلك، فإن التحديات مثل التردد في اعتماد الذكاء الاصطناعي، وضغوط الوقت أثناء المشاورات، وتفاوت توقعات المرضى تعقد من تنفيذ هذه التقنيات. كما تشير القسم إلى أنه بينما يمكن أن يحسن SDM من نتائج الصحة وجودة الرعاية، فإن الحواجز مثل نقص المعرفة، ووقت المواعيد المحدود، ومحو الأمية الصحية الضعيفة تعيق فعاليته.
تستكشف الورقة أيضًا دور التدخلات قبل المشاورة، بما في ذلك روبوتات المحادثة، في إعداد المرضى لـ SDM. تناقش تصميم وتنفيذ روبوت محادثة قائم على LLM يهدف إلى تسهيل تفكير المرضى وجمع المعلومات قبل المشاورات. تم هيكلة هذا الروبوت حول إطار العمل “4Fs” (الحقائق، المشاعر، المخاوف، المستقبل) ليتماشى مع أنماط أسئلة الأطباء العامين، مما يعزز كفاءة المشاورات. يهدف تقييم نموذج روبوت المحادثة، الذي يتضمن ملاحظات من الأطباء العامين (GPs)، إلى تقييم تأثيره على SDM ومشاركة المرضى بشكل عام. تشير النتائج إلى أنه بينما يعترف الأطباء العامون بالفوائد المحتملة لمثل هذه التقنيات، فإنهم يعبرون أيضًا عن مخاوف بشأن التواصل العاطفي لروبوت المحادثة وضرورة الحفاظ على العنصر البشري في رعاية المرضى.
القيود
تسلط قيود هذه الدراسة الضوء على عدة مجالات حاسمة للبحث المستقبلي. أولاً، يحد التركيز على الأطباء العامين (GPs) دون دمج وجهات نظر المرضى من شمولية النتائج، على الرغم من الاعتراف بأن وجهات نظر المرضى قد تم استكشافها في دراسات سابقة، مثل تلك التي أجراها لي وآخرون [49]. يؤكد المؤلفون على أن رؤى الأطباء العامين ضرورية للدمج الناجح لروبوتات المحادثة قبل المشاورة في الممارسة السريرية. ثانيًا، تثير القيود الجغرافية للدراسة في بلد واحد مخاوف بشأن قابلية تعميم النتائج على سياقات أخرى. بالإضافة إلى ذلك، قد يؤدي الطابع الطوعي لاختيار المشاركين إلى إدخال تحيز، حيث قد يمتلك أولئك الذين اختاروا المشاركة ميولًا تكنولوجية أكبر، مما قد يؤثر على تصوراتهم لدور الذكاء الاصطناعي في البيئات السريرية.
علاوة على ذلك، لا تأخذ الدراسة في الاعتبار التباينات في خبرة الأطباء العامين أو محو الأمية الرقمية، والتي يمكن أن تؤثر على التفاعلات مع روبوت المحادثة، خاصة بالنسبة للمرضى والأطباء العامين ذوي الكفاءة التكنولوجية المنخفضة. تؤكد هذه القيود على ضرورة إجراء تقييمات طويلة الأمد شاملة في البيئات السريرية الواقعية قبل اعتماد واسع النطاق لمثل هذه التقنيات. يجب أن تركز الأبحاث المستقبلية على تخصيص روبوتات المحادثة لتلبية احتياجات الفئات السكانية المتنوعة من المرضى والتحقيق في التأثيرات طويلة الأمد على نتائج المرضى، وعبء العمل للأطباء العامين، وكفاءة الرعاية الصحية. يُوصى بإجراء دراسات طولية لتحديد ما إذا كانت الفوائد التي لوحظت في هذه الدراسة والأعمال السابقة [49] قابلة للاستدامة على المدى الطويل، خاصة من حيث رضا المرضى والامتثال لخطط العلاج.
DOI: https://doi.org/10.1145/3715336.3735674
Publication Date: 2025-07-04
Author(s): Mana Samiee et al.
Primary Topic: Patient-Provider Communication in Healthcare
Overview
This research investigates the perceptions of general practitioners (GPs) regarding the use of an interactive chatbot designed to prepare patients for consultations, with a focus on enhancing shared decision-making (SDM). Through in-depth interviews with 15 GPs from 12 practices, the study identifies both potential benefits and concerns associated with chatbot integration. GPs noted that the chatbot could improve patient preparedness by helping them articulate symptoms and expectations, fostering reflection, and providing concise summaries to streamline consultations.
However, GPs also raised concerns about maintaining their autonomy and ensuring that the chatbot serves as a complement to, rather than a complication of, the consultation process. They highlighted challenges related to patient variability in readiness to use such technology, influenced by factors like age, health literacy, and comfort with digital tools. The findings suggest that while chatbots hold promise for enhancing patient-GP interactions, careful management is essential to ensure that these technologies effectively support, rather than hinder, the consultation experience.
Introduction
The introduction of this research paper emphasizes the importance of shared decision-making (SDM) in modern healthcare, where patients are actively involved in their treatment choices alongside medical professionals. This shift towards the ‘activated patient’ model has been supported by initiatives like the UK’s NHS slogan, “No decision about me without me.” While SDM enhances patient knowledge, confidence, and engagement, its implementation faces challenges such as knowledge imbalances, varying patient readiness, and time constraints. To address these barriers, pre-consultation questionnaires have been proposed, but they often suffer from issues like lack of customization and perceived irrelevance.
The study explores the perspectives of general practitioners (GPs) regarding the use of pre-consultation chatbots designed to facilitate patient preparation for consultations. Collaborating with experienced GPs, the researchers developed a chatbot inspired by the Calgary-Cambridge method for medical interviews. A qualitative study involving 15 GPs in Denmark revealed a general interest in SDM and the potential benefits of chatbots for initiating patient reflection. However, GPs expressed concerns about the appropriateness of chatbots for all patient demographics and highlighted the risks and benefits of integrating such technology into their workflows. The findings underscore the need to consider both GP and patient agency in the design and implementation of interactive technologies in clinical practice, contributing to the ongoing development of SDM amidst practical challenges.
Methods
In this section, the authors describe the methodology employed to evaluate a chatbot prototype designed for pre-consultation in general practice. General practitioners (GPs) participated in a think-aloud evaluation, where they assessed the chatbot’s questioning techniques from a professional standpoint, rather than acting as proxies for patients. The evaluation specifically targeted common patient scenarios involving lower body pain, such as knee and lower back pain, which are prevalent conditions that necessitate patient input for accurate diagnosis and treatment.
Prior to the evaluation, GPs were introduced to the chatbot interface and its intended function as a pre-consultation tool, with an emphasis on its alignment with the 4Fs framework (Facts, Feelings, Fears, and Future). The think-aloud protocol enabled the researchers to capture the GPs’ real-time reactions to the chatbot’s dialogue, providing insights into its conversational capabilities. Following their interaction, GPs received a summarized report of the conversation, organized according to the 4Fs framework, which facilitated their assessment of the chatbot’s output and its potential role in supporting shared decision-making (SDM) during patient consultations.
Results
In this study, we engaged 15 general practitioners (GPs), comprising 8 females and 7 males, with professional experience ranging from 1 to 25 years (M = 11, SD = 8). The age distribution of participants was between 31 and 64 years (M = 47, SD = 9). Recruitment primarily occurred through a quality improvement unit, supplemented by referrals from the GPs’ professional networks, and the participants represented 12 different clinics.
Thematic analysis of the interview data revealed four principal themes: (1) perceived barriers to shared decision-making (SDM), (2) views on the role of chatbots as facilitators in patient preparation, (3) perceived impacts of chatbots on GP practice, and (4) perspectives on patient acceptance of chatbot technology. These findings provide insights into the complexities of integrating digital tools in clinical settings and highlight the varied experiences and opinions of GPs regarding the use of chatbots in enhancing patient care.
Discussion
The discussion section of the research paper emphasizes the integration of technology, particularly large language models (LLMs), into clinical settings to enhance doctor-patient interactions and shared decision-making (SDM). It highlights the potential of AI applications to improve communication, reduce documentation burdens for clinicians, and empower patients, thereby fostering a stronger therapeutic alliance. However, challenges such as reluctance to adopt AI, time constraints during consultations, and varying patient expectations complicate the implementation of these technologies. The section also notes that while SDM can improve health outcomes and care quality, barriers such as insufficient knowledge, limited appointment times, and poor health literacy hinder its effectiveness.
The paper further explores the role of pre-consultation interventions, including chatbots, in preparing patients for SDM. It discusses the design and implementation of an LLM-based chatbot aimed at facilitating patient reflection and information gathering prior to consultations. This chatbot is structured around the “4Fs” framework (Facts, Feelings, Fears, Future) to align with GP questioning styles, thereby enhancing the efficiency of consultations. The evaluation of the chatbot prototype, involving feedback from general practitioners (GPs), aims to assess its impact on SDM and overall patient engagement. The findings suggest that while GPs recognize the potential benefits of such technologies, they also express concerns regarding the chatbot’s empathetic communication and the necessity of maintaining the human element in patient care.
Limitations
The limitations of this study highlight several critical areas for future research. Firstly, the focus on general practitioners (GPs) without incorporating patient perspectives limits the comprehensiveness of the findings, despite acknowledging that patient viewpoints have been explored in previous studies, such as by Li et al. [49]. The authors emphasize that GPs’ insights are essential for the successful integration of pre-consultation chatbots into clinical practice. Secondly, the study’s geographical limitation to a single country raises concerns regarding the generalizability of the results to other contexts. Additionally, the voluntary nature of participant selection may introduce bias, as those who opted in might possess greater technological affinity, potentially skewing perceptions of AI’s role in clinical settings.
Moreover, the study does not account for variations in GP expertise or digital literacy, which could affect interactions with the chatbot, particularly for patients and GPs with lower technological proficiency. This limitation underscores the necessity for extensive longitudinal evaluations in real-world clinical environments before widespread adoption of such technologies. Future research should focus on customizing chatbots to cater to diverse patient demographics and investigate the long-term impacts on patient outcomes, GP workload, and healthcare efficiency. Longitudinal studies are recommended to determine whether the benefits observed in this study and previous work [49] are sustainable over time, particularly in terms of patient satisfaction and adherence to treatment plans.