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多年來，生命科學界一直是採用例如 Flesch-Kincaid Grade Level 這類的公式，來評量給一般人士閱讀之資訊的可讀性。使用者諮詢是檢驗可讀性的最佳方法，可是卻昂貴又耗時，因此有些法規指引會建議使用以演算式計分系統的可讀性測試來補足或取而代之，但這類測試有其侷限。
隨著病人參與、公開透明以及研究結果之揭露等議題日漸受到重視，我們也需要運用更優異的技術，來改善給學術界以外人士閱讀之內容的可讀性。內容可讀性對個人的理解力有很大的影響，但在開發醫療保健相關的教育、指示或資訊素材時，卻經常未將其納入考量。值得注意的是，醫生與病人間的有效溝通，會有助降低病人的焦慮、改善治療順應性以及增進臨床治療結果。
這篇部落格文章深入探討了可讀性及健康識讀在有效淺白用語溝通及病人參與上的重要角色，並介紹 Lionbridge 採用 AI 技術的創新可讀性測試解決方案，說明與傳統的可讀性測試公式相比，它如何能獲得更好的結果。
可讀性與健康識讀的定義
可讀性是指讀者對例如淺白用語寫作等書面文字的理解難易程度。會影響可讀性的因素，則包括字詞和句子的長度和複雜度，以及文件的結構等。可讀性測試是種客觀的評量，通常會得到一個分數，可對應至對等的可讀性教育年級。
健康識讀則是更為廣泛的概念，並不限於書面文字以及對其的理解。一般咸認健康識讀可以更準確地預測個人的健康狀況，並明顯會影響病人的治療結果。健康識讀的重點更偏向於能力，包括閱讀、理解、分析資訊、解析指示、符號、圖表和示意圖等。也就是說，可讀性強調的是讀者與文本間的互動，同時也能掌握讀者如何使用所得的資訊做出決定。發布於《EudraLex》第 10 卷中的「優良淺白摘要實務」(Good Lay Summary Practice) 指引中，便列出了跟語言相關的健康識讀原則，其中包括以下的使用建議：
- 簡明的日常用語
- 簡短的字詞和句子
- 主動語態 (而非被動語態)
- 非技術性或非科學性的詞彙 (或以淺白用語定義這些術語)
- 中立、非宣傳性的語言
- 一致的詞彙和術語
- 尊重他人的語言
在撰寫給藥品和醫療器材之病人和使用者閱讀的書面內容時，健康識讀和可讀性都是非常重要的考量。臨床試驗委託者要請臨床試驗志願參加者簽署知情同意書時，這些志願參加者必須要能理解參與臨床研究的風險與好處，否則就無法在「充分知情」的情況下做出參加與否的決定。同樣地，醫療器材的使用說明亦必須要能讓使用者理解，進而能採取適當的行動以確保安全且有效的使用。
可讀性測試的方法及其侷限
根據臨床試驗規範 (Clinical Trial Regulation) 的規定，臨床試驗專家小組 (CTEG) 建議應對供一般人士閱讀的結果摘要進行可讀性測試。CTEG 也建議，可行的話，最好請能代表目標讀者的一小群人士進行測試。這種類型的可讀性測試是根據量化所得的分數對應至相稱的教育年級，但這種做法有其侷限。單純的可讀性分數，除了缺乏文本與讀者間的互動評量，也沒有將適用於使用案例和目標讀者的語言或特定術語等重要風格因素納入考量。將以醫療、技術或科學語言撰寫的來源文本，轉譯成供一般人士閱讀的淺白用語時，上述這些不足之處便會造成問題。歡迎閱讀我們的白皮書，深入了解科學與淺白用語間的文體差異。
傳統的可讀性公式充其量可以做為判斷健康識讀程度的出發點，但是不應該將這些公式當成可單獨看待的測試使用。因為有些公式只會評量字詞和句子的長度，這並不能保證文本具有意義或讀來通順。Lionbridge 建議試驗委託者採用更先進的測試方法。在測試病人或一般使用者對文本的可及性時，最理想的狀況是同時也將可讀性分數以及健康識讀原則納入考量。
採用 AI 技術的可讀性測試會優於可讀性公式
眾所皆知，生成式 AI 可以根據提示工程，生成與分析內容。將由專家主導的縝密提示搭配大型語言模型 (LLM)，便可取代可讀性公式，提供更先進且可行的解決方案。把針對使用案例及讀者量身制訂的健康識讀原則、語言、風格及術語內建至模型中，將有助於取得更適宜的可讀性結果，並提高目標使用者的互動參與程度。使用 LLM，亦可減少技術和醫療寫作人員在關鍵法規程序期間的工作時間與負擔。值得注意的是，接受科學溝通訓練的作者往往會不習慣或不善於以有如對話般的語言撰寫內容，這時 LLM 便可成為對他們而言極具價值的協同作者。
Lionbridge 創新的可讀性解決方案，提供了進階的提示範本，可用來訓練我們的 LLM 去拆解、分析與改善書面文字。這些範本是由了解技術、臨床研究方法與法規遵循等方面的 AI 及生命科學翻譯服務專家所共同研發，只需數分鐘就能自動生成速成可讀性報告，在文件開發與審閱期間為醫療或技術撰寫人員提供可行的建議。由於提示中含有明確的語言、風格和術語指示，因此不但能節省數小時 (或數天) 的寫作時間，亦可改善淺白用語內容。此外，它也可配合不同的治療領域或詞彙表加以自訂。
可讀性驗證
跟任何其他機器學習 (ML) 模型一樣，LLM 也必須加以妥善管理以避免產生幻覺，同時確保產出可靠的淺白用語溝通結果。因此，醫療或技術寫作人員必須要審閱 LLM 輸出，再決定要在什麼時候以何種方式採用 LLM 的文本修訂建議。這種人機迴圈 (HITL) 測試方法能將負責任的 AI 使用，與 GxP 和其他法規控管環境穩固地結合在一起：
- AI 就流程的最佳化及可讀性的改善提出改進建議。
- 由人類確認並採行這些建議，確保與脈絡相關並能產出正確的結果。
- 所得到的 LLM 可讀性報告及最終定案的修訂文件，將可為人機互動建立可供稽核的記錄。
必須要強調的是，從脈絡、法規監管以及文化的角度來看，採用技術輔助的可讀性測試在任何情況下都無法取代使用者諮詢。但是它們還是有許多深具價值的應用，能協助我們改善內容可讀性並增進病人參與的品質。
| 內容類型 | 使用案例 |
|---|---|
| 臨床研究結果的淺白用語摘要 (PLS) | 提供臨床試驗參加者以淺白用語撰寫的臨床研究彙整結果 |
| 安全性與臨床成效評估摘要 (SSCP) | 以淺白用語撰寫醫療器材的安全性及成效相關資訊，並供大眾取用 |
| 安全性與成效評估摘要 (SSP) | 以淺白用語撰寫體外診斷醫療器材的安全性及成效相關資訊，並供大眾取用 |
| 知情同意書 (ICF) 和病患說明書 (PIS) | 協助臨床試驗志願參加者確認他們理解參與臨床試驗的風險與好處，進而能在「充分知情」的情況下做出參加試驗與否的決定 |
| 供病人或產品使用者閱讀的使用說明書 (IFU) | 根據產品用途及目標使用者所寫的產品使用說明，旨在確保安全且有效率地使用產品 |
| 病人時間表或日誌 | 協助臨床試驗參加者了解研究程序，或在試驗參加期間記錄資訊 |
| 病人電子報 | 在臨床試驗執行期間，提供有關教育、資訊、順應規定、留置等消息給試驗參加者 |
| 與病人或病人召募相關的廣告內容 | 吸引潛在試驗參加者參與相關研究的素材、宣傳小冊或其他書面內容 |
| 病人協會、病人倡議組織、病人專家等資訊 | 各種病人參與措施，旨在確保病人意見能納入研發 (R&D) 計畫、疾病深入見解等事務 |
| 供病人、試驗參加者及一般大眾使用的網站資訊 | 不同用途的網頁內容，例如與疾病、臨床試驗、產品等相關的資訊 |
| 供非科學界之商務專業人士或供應商使用的資訊 | 提供給投資人、保險業者、供應商跟其他非科學界之利害關係人看的資訊 |
