Навигация по информации о здоровье в Интернете часто бывает утомительной и не учитывает индивидуальные особенности. Большие языковые модели (LLM) могут улучшить эту ситуацию, но существующие ИИ-инструменты действуют как пассивные отвечающие на вопросы. Эксперт, такой как врач, активно ищет контекст, задавая уточняющие вопросы, чтобы дать индивидуальные рекомендации. Данное исследование представляет "Wayfinding AI" — прототип на ранней стадии, основанный на Gemini, предназначенный для проактивного задавания уточняющих вопросов. В ходе пользовательских исследований было установлено, что этот подход значительно более полезен, релевантен и индивидуализирован по сравнению с базовым ИИ. Участники часто испытывают трудности с формулированием своих проблем со здоровьем, что делает проактивное задавание вопросов критически важным для сбора необходимой информации. Wayfinding AI использует три принципа: проактивное разговорное руководство, ответы по мере возможностей на каждом этапе и прозрачное обоснование. Его интерфейс разделяет разговорные элементы и подробную информацию, чтобы гарантировать, что вопросы не будут упущены. Пользовательские исследования показали, что участники предпочли Wayfinding AI за его полезность, релевантность, понимание целей и индивидуализацию. Разговоры с Wayfinding AI были более продолжительными и сосредоточенными на получении подробной информации от пользователя. Этот человеко-ориентированный, разговорный подход демонстрирует потенциал для будущих ИИ-приложений в области здравоохранения.