ダイアログシステムの研究を活用して、生物医学研究者の大きな臨床データの尋問を支援する

電子健康記録（EHR）の世界的な採用は、医学的進歩の中心にある臨床研究を加速することを約束しています。ただし、臨床研究者によるこのようなビッグデータの尋問は、データアナリストへのデータ要求の反復的かつ効果的な通信を含む、面倒でエラーが発生しやすい場合があります。このコミュニケーションプロセスに関する研究はまれです。また、臨床データの探求において臨床研究者を支援するためのインテリジェントなソリューションを提供する現代のシステムも存在しません。この記事では、まずこの通信スペースで遭遇した課題の詳細な特性評価を提供します。第二に、生物医学データのクエリ調停に光を当てることができる人間と人間とマシンのコミュニケーションを研究する分野の間の有望な相乗効果を特定します。自律的な臨床データアクセスをサポートし、臨床研究を加速するために必要な技術開発とコミュニケーション研究を推奨するために、混合対話ベースのアプローチを提案します。

The worldwide adoption of electronic health records (EHR) promises to accelerate clinical research, which lies at the heart of medical advances. However, the interrogation of such Big Data by clinical researchers can be laborious and error-prone, involving iterative and ineffective communication of data requests to data analysts. Research on this communication process is rare. There also exists no contemporary system that offers intelligent solutions to assist clinical researchers in their quest for clinical data. In this article, we first provide a detailed characterization of the challenges encountered in this communication space. Second, we identify promising synergies between fields studying human-to-human and human-machine communication that can shed light on biomedical data query mediation. We propose a mixed-initiative dialog-based approach to support autonomous clinical data access and recommend needed technology development and communication study for accelerating clinical research.