शोधकर्ताओं ने SIMAX विकसित किया, एक ऐसा फ्रेमवर्क जो AI-ड्रिवन संचार कोडिंग सिस्टम के लिए स्केलेबल मूल्यांकन डेटा की कमी को दूर करने के लिए संदर्भ व्यवहार एनोटेशन के साथ नियंत्रित नैदानिक संवाद डेटा उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। सिस्टम विशिष्ट कोडबुक्स का उपयोग करके समग्र संचार गुणवत्ता और गिने जाने वाले व्यवहारों को नियंत्रित करता है, पूर्वनिर्धारित परिदृश्यों, पर्सोना और वॉइस स्थितियों से सिमुलेटेड क्लिनिशियन-रोगी इंटरैक्शन बनाता है।
- SIMAX ने तीन विशेषज्ञताओं, कई विज़िट चरणों, पर्सोना लक्षणों और एक्सेंट स्थितियों में 3,388 सिमुलेटेड संवाद उत्पन्न किए।
- स्वचालित मूल्यांकन से UTMOS और WV-MOS स्कोर के माध्य 3.03 और 2.61 मिले, शब्द त्रुटि दर (WER) और वर्ण त्रुटि दर (CER) क्रमशः 0.07 और 0.05 थीं।
- मानव मूल्यांकन से MOS का मध्यक 4.67 और नैदानिक यथार्थवादिता स्कोर का मध्यक 3.00 मिला।
- डाउनस्ट्रीम मूल्यांकन ने फ्रेमवर्क की इस क्षमता को प्रदर्शित किया कि वह व्यवहार लक्ष्यों के प्रति संचार कोडिंग सिस्टम के प्रतिक्रिया का आकलन कैसे कर सकता है और कुछ आयामों में अपर्याप्त संवेदनशीलता की पहचान कर सकता है।
SIMAX नियंत्रित और एनोटेटेड सिमुलेटेड संवाद प्रदान करके संचार कोडिंग सिस्टम के विकास, मान्यकरण और परिष्करण के लिए एक पुनरुत्पादक डेटा आधार प्रदान करता है।