Resumen: los enfoques de modelado y simulación (M&S), como los modelos basados en agentes, tienen un potencial significativo para apoyar actividades de toma de decisiones en la salud, con ejemplos recientes que incluyen la adopción de vacunas y una vasta literatura sobre comportamientos alimenticios saludables y comportamientos de actividad física. Estos modelos son potencialmente utilizables por diferentes grupos de partes interesadas, ya que apoyan a los responsables políticos para estimar las consecuencias de posibles intervenciones y pueden guiar a las personas a tomar decisiones saludables en entornos complejos. Sin embargo, este potencial puede no realizarse plenamente debido a la complejidad de los modelos, lo que los hace inaccesibles para las partes interesadas que más podrían beneficiarse. Si bien los modelos de idiomas grandes (LLM) pueden traducir las salidas de simulación y el diseño de modelos en texto, los enfoques actuales generalmente dependen de resúmenes de talla única que no reflejan las variadas necesidades informativas y las preferencias estilísticas de los clínicos, los responsables políticos, los pacientes, los cuidados y los defensores de la salud. Esta limitación proviene de una brecha fundamental: nos faltan una comprensión sistemática de lo que estos interesados necesitan de las explicaciones y cómo adaptarlas en consecuencia. Para abordar esta brecha, presentamos un marco paso a paso para identificar las necesidades de las partes interesadas y guiar a los LLM para generar explicaciones personalizadas de simulaciones de salud. Nuestro procedimiento utiliza un diseño de métodos mixtos al obtener primero las necesidades de explicación y las preferencias estilísticas de diversos interesados en la salud, luego optimizar la capacidad de los LLM para generar resultados personalizados (por ejemplo, a través de la ajuste de atributos controlable), y luego evaluar a través de una gama de métricas comprensivas para mejorar aún más la generación personalizada de los resúmenes.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 7 de septiembre de 2025.
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