Conception d'un chatbot éducatif utilisant l'intelligence artificielle en radiothérapie

Contexte : Dans les centres de cancer et les hôpitaux, particulièrement pendant la pandémie, il y avait une grande demande d'informations, qui ne pouvait guère être gérée par le personnel limité disponible. Cela a nécessité le développement d'un chatbot éducatif pour diffuser des sujets en radiothérapie adaptés à divers groupes d'utilisateurs, tels que les patients et leurs familles, le grand public et le personnel d'irradiation. Objectif : En réponse aux demandes cliniques, l'objectif de ce travail est d'explorer comment concevoir un chatbot à des fins éducatives en radiothérapie utilisant l'intelligence artificielle. Méthodes : Le chatbot est conçu à l'aide d'un arbre de dialogue et d'une structure en couches, intégrant des fonctionnalités d'intelligence artificielle telles que le traitement du langage naturel (NLP). Ce chatbot peut être créé sur la plupart des plateformes telles que l'IBM Watson Assistant et déposé sur un site web ou divers réseaux sociaux. Résultats : Basé sur l'approche question-réponse, le chatbot peut fournir une communication humaine aux utilisateurs demandant des informations sur la radiothérapie. Parfois, l'utilisateur, souvent inquiet, peut ne pas être capable de préciser exactement la question. Ainsi, le chatbot sera convivial et rassurant, offrant une liste de questions parmi laquelle l'utilisateur peut choisir. Le système NLP aide le chatbot à prédire l'intention de l'utilisateur afin de fournir la réponse la plus précise et exacte à celui-ci. Il a été constaté que les fonctionnalités éducatives préférées d'un chatbot sont des fonctionnalités fonctionnelles telles que les opérations mathématiques, qui doivent être mises à jour et modifiées régulièrement pour fournir de nouveaux contenus et fonctionnalités. Conclusions : On conclut qu'un chatbot éducatif peut être créé en utilisant l'intelligence artificielle pour fournir un transfert d'information aux utilisateurs avec des antécédents différents en radiothérapie. De plus, tester et évaluer la performance du chatbot est important, en réponse aux retours des utilisateurs pour améliorer et affiner davantage le chatbot.