Valutazione dei modelli linguistici di grandi dimensioni sulle vaccinazioni.
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono sempre più impiegati da medici e pubblico per ottenere informazioni sui vaccini, […]
I risultati di uno studio clinico pubblicato su JAMA Network Open suggeriscono che messaggi di salute pubblica ben progettati possono eguagliare o superare l’impatto di brevi conversazioni con un chatbot nella promozione del vaccino contro l’HPV. L’indagine è stata coordinata da Neil Sehgal, dell’Università della Pennsylvania di Philadelphia (USA).
I sistemi sanitari si stanno aprendo sempre di più ai chatbot basati su modelli linguistici complessi (LLM) per la comunicazione sui vaccini, ma le prove che questi migliorino risultati duraturi e rilevanti dal punto di vista comportamentale rispetto ai materiali sanitari standard sono poche. Il team ha voluto esaminare se brevi interazioni con un chatbot LLM andassero ad aumentare l’intenzione dei genitori di vaccinare i figli contro il papillomavirus umano (HPV) rispetto all’assenza di intervento o ai materiali di salute pubblica governativi, valutando la persistenza degli effetti. Lo studio clinico randomizzato è stato condotto online da marzo a maggio 2025, con follow-up a 15 e 45 giorni. I partecipanti idonei erano genitori con almeno un figlio idoneo alla vaccinazione contro l’HPV, che non aveva ricevuto la vaccinazione contro l’HPV o il cui stato vaccinale era sconosciuto.
L’indagine ha incluso un totale di 1.297 partecipanti (età media [DS], 42,84 [6,93] anni; 72,1% femmine). Rispetto all’assenza di intervento, i materiali informativi sulla salute pubblica hanno aumentato l’intenzione immediata di vaccinarsi, così come il chatbot predefinito e il chatbot conversazionale. A 45 giorni, però, nessuno dei due chatbot ha aumentato l’intenzione rispetto al gruppo di controllo, mentre i materiali informativi sulla salute pubblica hanno mantenuto effetti modesti. In ogni caso, nessun intervento ha aumentato l’adesione alla vaccinazione auto-riferita.
Fonte: JAMA Network Open, 2026
https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2849959