面向糖尿病风险预测的基于证据的可视化对话界面

医疗专业人员需要有效的方式来使用、理解和验证由AI驱动的临床决策支持系统。现有系统面临两个关键局限性：复杂的可视化和缺乏基于科学证据的支撑。我们提出了一个集成决策支持系统，将交互式可视化与对话式智能体结合，用于解释糖尿病风险评估。我们提出了一种混合提示处理方法，将精调语言模型用于分析性查询，结合通用大语言模型（LLM）用于更广泛的医学问题；以及一种将AI解释 grounded 在科学证据中的方法学；以及一种支持更深入理解特征贡献的特征范围分析技术。我们对30名医疗专业人员进行了混合方法研究，发现对话式交互帮助医疗专业人员建立对模型评估的清晰理解，而科学证据的整合则校准了对系统决策可信度的信任。大多数参与者报告称，该系统支持了患者风险评估和建议。