研究：多轮对话式 Text-to-SQL 显著提升医生 EHR 查询体验
原文标题：Conversational Interaction for LLM-Based Clinical Text-to-SQL: A User Study with Healthcare Professionals
重要度 3/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度，4–5 分为高价值资讯。
arXiv 论文开展用户研究，14 名常处理电子健康记录（EHR）数据的医生分别使用单轮与多轮对话式 Text-to-SQL 界面查询 MIMIC-IV 数据库。对话式界面系统可用性量表得分从 68.2 升至 85.9，93% 参与者整体更满意、86% 更愿实际采用。分析显示自由提问触发澄清请求的比例达 24.8%，远高于预设问题的 1.8%。
- 问题
- 对话式 Text-to-SQL 在真实医生查询 EHR 数据时的可用性缺乏证据。
- 方法
- 14 名医生在 MIMIC-IV 上对比单轮与多轮对话式界面，并分析 425 条交互日志。
- 结果
- 系统可用性量表从 68.2 升至 85.9（p<0.001），93% 更满意、86% 更愿采用；自由提问触发澄清请求 24.8%，预设问题仅 1.8%。
- 影响
- 说明多轮澄清是医疗自然语言查询落地的关键交互设计，单轮界面难以满足真实需求。
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