الدردشة الآلية لعودة نتائج الفحص الجيني الإيجابية لمتلازمات السرطان الوراثي: دراسة في هندسة المحفزات (نسخة أولية)

الخلفية: الطلب المتزايد على الفحوصات الجينية والوصول المحدود إلى الخبراء يتطلب نماذج خدمية مبتكرة. بينما أظهرت الدردشات الآلية وعدًا في دعم خدمات الجينوم مثل المشورة قبل الفحص، فإن استخدامها في إعادة النتائج الجينية الإيجابية، خاصة باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة الحديثة، لا يزال غير مستكشف. الهدف: تُبلغ هذه الدراسة عن عملية هندسة المحفزات والتقييم الداخلي لمكون النموذج اللغوي الكبير للدردشة الآلية المصممة لدعم إعادة النتائج الجينية الإيجابية على مستوى السكان. الأساليب: استخدمنا عملية هندسة محفزات تتألف من ثلاث خطوات، بما في ذلك التوليد المعزز بالاسترجاع وتقنيات القليل من الأمثلة لتطوير دردشة آلية ذات استجابة مفتوحة. ثم تم تقييمها باستخدام سيناريوهين افتراضيين، حيث قام الخبراء بتقييم أدائها باستخدام مقياس ليكرت المكون من 5 نقاط عبر ثمانية معايير: النغمة، الوضوح، دقة البرنامج، دقة المجال، القوة، الكفاءة، الحدود، وسهولة الاستخدام. النتائج: حققت الدردشة الآلية درجة إجمالية بلغت 3.88 من 5 عبر جميع المعايير والسيناريوهات. كانت أعلى التقييمات في النغمة (4.25)، سهولة الاستخدام (4.25)، وإدارة الحدود (4.0)، تليها الكفاءة (3.88)، الوضوح والقوة (3.81)، ودقة المجال (3.63). كانت أقل معايير التقييم هي دقة البرنامج، التي حصلت على 3.25. الاستنتاجات: تعامل النموذج اللغوي الكبير مع الاستفسارات المفتوحة وحافظ على الحدود، في حين تشير درجة دقة البرنامج المنخفضة إلى مجالات للتحسين. ستركز الأعمال المستقبلية على تحسين المحفزات، وتوسيع التقييمات، واستكشاف تصاميم دردشة آلية هجينة مثلى تجمع بين مكونات النموذج اللغوي الكبير ومكونات الدردشة الآلية القائم على القواعد لتعزيز توصيل خدمات الجينوم.