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计算机科学 > 人机交互

arXiv:2507.16735v1 (cs)
[提交于 2025年7月22日 ]

标题: 人工智能增强的对话代理用于个性化哮喘支持 参与因素、价值和有效性

标题: AI-enhanced conversational agents for personalized asthma support Factors for engagement, value and efficacy

Authors:Laura Moradbakhti, Dorian Peters, Jennifer K. Quint, Björn Schuller, Darren Cook, Rafael A. Calvo
摘要: 英国与哮喘相关的死亡率在欧洲最高,只有30%的患者能够获得基本护理。需要采取替代方法来接触哮喘患者,以提供健康教育、自我管理支持和通往护理的桥梁。自动化对话代理(特别是移动聊天机器人)为提供替代性的、个性化的健康教育、自我管理支持和风险自我评估提供了机会。但患者是否会与聊天机器人互动,哪些因素会影响参与度呢?我们呈现了一项由哮喘临床医生、患者和技术开发人员组成的团队设计的患者调查(N=1257)的结果,该调查旨在确定聊天机器人在效果、价值和参与度方面的最佳因素。结果表明,大多数哮喘成人患者(53%)有兴趣使用聊天机器人,最可能使用的患者是那些认为自己的哮喘更严重且对自我管理信心较低的人。结果还表明,人们对24/7访问、个性化以及将WhatsApp作为首选访问方式(与应用程序、语音助手、短信或网站相比)表现出热情。采用的障碍包括对安全/隐私的担忧和技术能力的怀疑。我们提出了详细的发现,并将其整合为7项建议,供开发者优化基于聊天机器人的健康支持的效果。
摘要: Asthma-related deaths in the UK are the highest in Europe, and only 30% of patients access basic care. There is a need for alternative approaches to reaching people with asthma in order to provide health education, self-management support and bridges to care. Automated conversational agents (specifically, mobile chatbots) present opportunities for providing alternative and individually tailored access to health education, self-management support and risk self-assessment. But would patients engage with a chatbot, and what factors influence engagement? We present results from a patient survey (N=1257) devised by a team of asthma clinicians, patients, and technology developers, conducted to identify optimal factors for efficacy, value and engagement for a chatbot. Results indicate that most adults with asthma (53%) are interested in using a chatbot and the patients most likely to do so are those who believe their asthma is more serious and who are less confident about self-management. Results also indicate enthusiasm for 24/7 access, personalisation, and for WhatsApp as the preferred access method (compared to app, voice assistant, SMS or website). Obstacles to uptake include security/privacy concerns and skepticism of technological capabilities. We present detailed findings and consolidate these into 7 recommendations for developers for optimising efficacy of chatbot-based health support.
评论: 7 表,4 图
主题: 人机交互 (cs.HC) ; 人工智能 (cs.AI); 计算机与社会 (cs.CY); 新兴技术 (cs.ET)
ACM 类: K.4.2; J.3
引用方式: arXiv:2507.16735 [cs.HC]
  (或者 arXiv:2507.16735v1 [cs.HC] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.16735
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Laura Moradbakhti [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2025 年 7 月 22 日 16:21:00 UTC (734 KB)
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