Penelitian ini mengusulkan detektor misinformasi kesehatan berbasis AI yang ramah terhadap keberagaman budaya dan linguistik (CALD), khususnya mengatasi kurangnya alat efektif untuk bahasa sumber daya rendah seperti Bengali. Penulis mengevaluasi Small Language Models (SLM) untuk mengatasi keterbatasan Large Language Models dalam konteks ini.
- Eksperimen dilakukan menggunakan dataset misinformasi kesehatan yang diterjemahkan ke dalam bahasa Bengali untuk menilai berbagai SLM.
- Phi-4 muncul sebagai model unggul, mencapai keseimbangan ideal antara presisi dan recall dalam ekstraksi klaim.
- Kerangka deteksi baru dirancang berdasarkan NLP yang bertanggung jawab, menggabungkan sensitivitas budaya, potensi bahaya, dan kualitas komunikasi.
Studi ini menyediakan dasbor bagi profesional medis untuk menganalisis misinformasi, menawarkan perspektif holistik untuk evaluasi dalam konteks linguistik sumber daya rendah.