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会话代理(ca),也称为聊天机器人,是通过使用预定的基于规则的响应或人工智能算法来模拟人类对话的计算机程序。它们越来越多地用于医疗保健,尤其是通过智能手机。目前还没有一个概念性框架来指导医疗保健领域基于智能手机、基于规则的ca的开发。为了填补这一空白,我们建议为其设计、开发、评估和实施提供结构化和量身定制的指导。
本研究的目的是开发用于医疗保健的智能手机提供的、基于规则的、面向目标的和基于文本的ca的设计、评估和实现的概念框架。
我们遵循Jabareen的方法,即基于扎根理论的方法来开发这个概念框架。我们进行了2项文献综述,重点是医疗保健ca和开发移动医疗干预的概念框架。我们对从文献综述中检索到的信息进行识别、命名、分类、集成和综合,以开发概念框架。然后,我们通过开发CA并在可行性研究中测试它来应用这个框架。
设计、开发、评估和实现智能手机交付的基于规则的会话代理(DISCOVER)概念框架包括8个迭代步骤,分为3个阶段,如下:设计,包括定义目标、创建身份、组建团队和选择交付接口;开发,包括开发内容和建立对话流程;以及CA的评估和实施。它们由两个在所有阶段都相关的交叉考虑-以用户为中心的设计和隐私和安全补充。这一概念框架已成功应用于CA的开发,以支持生活方式的改变和预防2型糖尿病。
利用已发表的证据,DISCOVER概念框架为开发基于规则的、智能手机提供的ca提供了逐步指南。需要在不同的卫生保健领域和环境中对该框架进行进一步评估,并为各种用户证明其有效性。未来的研究应旨在探索使用ca来提供医疗干预,包括行为改变和潜在的隐私和安全问题。
会话代理(ca)是使用文本、语音和其他输入方式来实现与用户通信的计算机程序[
在医疗护理领域,核证机关越来越多地被用于协助完成各种任务,例如病人教育、慢性疾病的自我管理和日常任务自动化(例如预约),以及支持医疗专业人员作出诊断和分诊的决策[
ca的复杂性和功能各不相同。有3个设计维度用于对ca进行分类:目的、通信通道和响应生成体系结构[
ca可以使用各种数字设备进行部署,包括智能手机。智能手机在高收入国家广泛普及,在低收入和中等收入国家也越来越普及[
目前存在几个移动卫生干预措施的设计和开发框架,为周期的每一步提供指导,从用户需求的概念化[
ca构成了一种特定类型的数字干预,其特征是使用对话界面,通常由具有独特个性的代理领导,这可以从其语音语调、交互方法和视觉表示中得到证明,这通常与与用户的更高水平的接触有关。这些特性和智能手机的普及支持了对一个框架的需求,该框架既适用于大型研究团队,也适用于资源有限的小型研究团队,以指导CA开发,包括CA独特的设计和开发挑战,例如创建对话框以及基于当前最佳证据的代理的外观和个性。因此,本研究旨在为智能手机提供的、基于规则的、面向目标的和基于文本的医疗保健ca的设计、开发、评估和实现开发一个概念框架。
我们开发了设计、开发、评估和实现智能手机交付的基于规则的会话代理(DISCOVER)概念框架,该框架是根据Jabareen [
Jabareen的方法论的8个阶段[
我们进行了2篇文献综述。第一篇综述旨在总结当前关于移动健康干预措施的设计、开发和评估概念框架的文献,第二篇综述侧重于智能手机提供的基于规则的ca。这些文献综述的描述可以在
检索引文的筛选分为两个阶段,分别由DD和LM分别独立和并行进行。同一两位审稿人独立和并行地从所有纳入的研究中提取数据。在筛选和数据提取的所有阶段,对结果进行比较,并通过审稿人之间的共识解决差异。
数据分析遵循定性综合,系统地总结所有纳入研究的结果。这一步涉及到将从两篇文献综述中提取的概念分组到总体领域。
接下来的两个步骤涉及到连接总体领域和开发概念框架的第一个迭代。
根据研究小组成员之间的讨论和在研讨会上收集的同事的反馈,对概念框架进行了进一步修订。随后,我们应用概念框架开发了一个基于规则、基于文本、智能手机提供的CA原型(
从团队成员和同事那里收到的反馈,以及在应用程序研究期间获得的经验教训,导致了对本文提出的DISCOVER当前版本中派生的概念和领域标签、定义、顺序和分组的改进。
本研究获得了南洋理工大学机构审查委员会(IRB-2018-11-032)的批准。
概念框架的制定是通过2次文献综述和研究团队内部的反复咨询得到的。我们的CA原型(
2次文献检索共检索了55项研究,其中41项(75%)描述了移动健康干预措施的设计、开发和评估的概念框架,14项(25%)是评估基于智能手机和规则的ca的临床试验。这些综述的结果发表在
最初的框架包含8个步骤。它们随后被浓缩为5个步骤,并由与开发过程的所有阶段相关的2个总体主题加以扩充。进一步的改进导致本文中提出的框架由设计、开发、评估和实现步骤的迭代过程组成,每个步骤都包含几个组件,如所示
用于设计、开发和评估医疗保健中基于规则的、基于智能手机的会话代理的DISCOVER概念框架。
第一阶段包括4个相互关联的步骤,封装了最初的概念工作,即确定CA的医疗保健重点、目标用户、多学科团队成员和CA交付接口。
明确定义的目标是设计过程的第一步,也是指导CA的开发和评估的基础。这一步包括3个相互关联的评估领域——完成彻底的需求评估、定义目标和描述最终用户和目标——这反过来决定了要测试和报告的参数。在我们的综述中,有64%(35/55)的论文描述了CA目标[
设计过程应从深入的需求评估开始,以了解可由核证机关填补的现有差距。这些差距可通过文献回顾来了解[
与需求评估相一致,设计团队应该制定清晰的、可实现的、相关的目标来驱动CA设计和开发过程。考虑CA时间配置文件是很重要的,它根据CA用户对话的类型和频率来表征4种CA类型[
下一个重要的设计考虑因素是确定目标人群。初步评估应确定CA是否将提供给健康用户或具有特定医疗状况的个人、护理人员或hcp。重要的是对目标用户进行详细和准确的描述,包括性别、年龄组、文化信仰和社会经济问题、数字和健康素养、数字设备的使用情况以及智能手机普及率。如果干预是教育性的,则应实施知识测试[
此步骤涉及确定CA的名称、外观、通信语气、语言和定义其身份的其他特征。在我们的综述中,25%(14/55)的论文讨论了这一步[
当CA表现出明确的、积极的、共情的个性时,用户与CA的互动似乎会增强[
研究一直表明,ca展示同理心、关系行为和自我表露可以增强用户体验[
如果CA设计承认目标人群的特定文化或人口特征,则可进一步提高可接受性[
基于文本的干预建议使用的语言应该是鼓励的、积极的、友好的、礼貌的和轻松的,可以包括轻松的幽默,同时也要正式。
文章应该用简单的语言写出清晰、简短的句子,避免科学术语。美国国立卫生研究院(National Institutes of Health)建议,患者教育材料应达到或低于六年级(11岁和12岁)的阅读水平,以满足不同识字水平的不同人群[
在对话的语气方面,尽管CA的本质是基于文本的,但最好是模拟更随意的口头发言,同时避免使用“文本语言”[
表情符号可以比文字更有效地表达情感或其他表达方式。
旨在解决艾滋病毒和艾滋病、性传播感染或精神健康障碍等敏感话题的ca可能会强调信息的机密性,或包括保护用户隐私的暗号。这在中低收入家庭尤其重要,因为家庭成员可能共用一部智能手机。
设计及开发团队可考虑以“混合式”干预为条件,在与设计及开发团队的互动之外,定期与健康护理人员进行互动,就自我管理技巧提供及时反馈,或定期提供支持及激励[
同行支持被认为在促进坚持自我管理干预措施方面发挥重要作用[
核证机关可透过多种渠道交付,例如独立应用程序[
此外,与目标人群相关的因素也可能会影响最合适的交付渠道和操作系统的选择(如Android或苹果的iOS)。例如,Kamita等人[
与框架焦点一致,文本将成为CA的主要输入和输出方式。信息要简短,适合手机屏幕,不要滚动。
影像或录像等视觉教具有助调整内容,使其适合受教育程度较低的观众[
设计和开发小组的组成将以干预的目标为基础。除了包括具有相关专门知识的卫生专业人员外,建议还包括最终用户[
内容开发可能包括确定信息源,使内容适应目标受众,定义行为改变理论和指导干预的技术[
CA中包含的所有与健康有关的信息都应来自有信誉的来源,并得到充分引用。循证信息的来源包括综合文献综述;临床实践指南;Cochrane系统评价;以及知名组织网站,如世界卫生组织、MEDLINE Plus、美国疾病控制和预防中心或英国国家卫生服务健康A至Z [
内容开发的另一个重要方面是确保充分理解用户请求,特别是对于可能严重或危及生命的健康状况。在对话框中实现的保障措施包括,如果CA收到不熟悉的输入,或指示用户联系HCP或人工管理员,则会请求澄清[
一般来说,医疗保健ca应该包括一个免责声明,明确说明干预“不取代医疗保健提供者的建议”。此外,在与患者状况迅速恶化导致医疗紧急情况有关的健康状况,如心血管疾病、糖尿病、慢性肺部疾病或增加自杀风险的精神健康状况,应包括协助用户管理紧急情况的信息,例如提供紧急服务或危机求助热线电话号码[
消息的内容和风格应与运行状况和CA目标保持一致。从广义上讲,这些信息可能具有教育意义[
假设一个教练般的角色的ca可能会强调同情、同理心和参与者的成就[
核证机关越来越多地被用来促进行为改变[
例如,一项研究描述了一种包含多种bct的多成分行为改变干预,如目标设定、自我监控、刺激控制和行为契约,以支持肥胖青少年的健康生活方式[
根据CA的用途,可能适合集成来自外部设备的数据,如血糖仪[
一个好的CA是雄辩的和知识渊博的,因此,需要一个精心制作的脚本。在我们的文献检索中,35%(19/55)的论文讨论了会话流构建[
对于一个良好的对话流程,预定义的答案选项应该充分且适当地与用户意图保持一致,用户意图定义为用户在每个对话回合中的目标或意图。构建一个思维导图,概述与某个主题相关的不同方面(例如,服药依从性)和可能的影响因素(生活方式组成部分或情绪状态),将有助于预测向用户提供的最相关的答案选项[
思维导图是一种表示概念、想法或由关键概念产生的任务的图表,通常表示在图的中心[
干预措施应适合个别参与者的需要[
一个重要的警告涉及基于用户测量提供个性化建议的干预措施的设计,例如根据单独报告的数据(例如血糖水平或血压读数)提出治疗建议,因为这些干预措施可能需要监管监督,并被视为"移动医疗应用程序" [
在计划干预时,消息的时间和频率是重要的组成部分,可以由干预范围和用户偏好决定。早期关于短信干预的研究表明,人们更喜欢每周发一次短信。
即时自适应干预(JITAIs)利用智能手机传感器数据“在正确的时间提供正确类型(或数量)的支持”[
在卫生保健环境中,在预期的干预期间保持用户参与的策略特别重要。在我们的综述中,11%(6/55)的研究讨论了这些方面[
包括ca在内的数字干预措施的评估在开发过程的早期就开始了,包括几个迭代步骤。为确保结果的有效性,该过程必须使用适合干预设计的稳健方法[
CA评估遵循代表干预发展过程的3个不同阶段。CA的初始迭代可以使用一个或多个可用性测试方法进行评估[
评估设计可以包括CA功能的一个或多个方面,包括临床或技术属性和用户体验。结果应明确定义,并尽可能包括广泛使用和验证的结果测量工具,以提高研究结果的可比性和可重复性。结果测量工具的例子包括患者健康问卷-9 [
核证机关的评估应在开发周期的早期开始[
一旦初步评估确定了干预措施中应包括的成分和给药频率,应实施传统的随机试验设计,以评估CA干预措施与当前最佳实践相比的有效性[
数字卫生干预措施往往报告参与者流失率很高,这可能会限制研究结果的有效性,更重要的是,限制干预措施的有效性。因此,对ca主导的干预措施的评估应辅以最终用户对干预措施的依从性、参与程度和可接受性的定期评估。通常使用几种评估方法,包括定量、数据驱动分析和用户意见的定性评估。
坚持数字健康干预措施的定义是指用户与干预措施互动的程度[
用户与CA的互动可以使用数据指标进行评估,例如用户打开应用程序的次数,与CA交互所花费的时间,对话的范围,或者如果CA还包括其他功能,则打开的屏幕数量[
还可能评估CA使用的其他方面,例如未充分使用或缺少主题,或CA功能未按预期工作。CA使用分析通常嵌入在主机平台中。商业平台,如多聊[
可接受性是指"对新的数字健康干预措施的情感态度" [
可接受性是一个主观术语,通常通过问卷调查或其他定性方法进行评估,如焦点小组或访谈。例如,Kowatsch等人[
用户粘性和可接受性的几个方面可以使用应用质量评级工具中的一种来衡量,其中最常用的是手机应用评级量表[
经济评估不仅包括项目的负担能力,还包括与发展核证服务有关的成本效益。这些分析应考虑最终用户的观点,以及对整个医疗系统的潜在效益。[
一旦在严格的临床试验中确定了CA干预的有效性,研究团队应该考虑在更广泛的人群中实施干预。实施研究旨在将研究与实践相结合[
最后,该团队应了解并遵守当前数字卫生干预的监管框架。各国正在越来越多地制定国家政策框架,以规范数字卫生干预措施的评估、使用和商业化[
本节中描述的主题与前面各节中提到的所有设计阶段都相关。
以用户为中心的设计是指包括最终用户的观点来指导过程的设计实践,或以被动的、咨询的方式,或作为设计过程的积极参与者(共同设计)[
最终用户包括患者、护理人员、卫生服务提供者或其他相关利益相关者。将终端用户纳入CA开发团队有几个好处,例如更好地理解用户和社区的需求,开发具有文化敏感性的产品,以及改善不同涉众之间的沟通[
在评估阶段,大声思考可用性测试是数字健康干预措施(包括ca)设计中以用户为中心的设计方法的另一个例子[
以用户为中心的设计在发展数字卫生干预措施中的作用已被我们的审查中包括的几个框架反复强调(36/ 55,65%)[
保护核证机关用户数据的私隐和安全是至关重要的,应该成为整个设计和开发周期的一部分。健康信息被认为是个人的敏感信息,应始终加以保护。数据保护级别应与CA收集的数据保持一致(如果有)。因此,CA的功能将决定要收集的敏感数据的类型,并指导包括防火墙和加密等数据保护软件。
一般来说,开发者应该通过询问特定的问题来避免过度分享,或者只是提供预先确定的回答而不是使用免费文本,从而最大限度地减少从用户那里收集的个人和敏感信息。此外,所有ca都应包括一份隐私政策,以简明的语言概述所收集的数据和这些数据的用途。所有数据必须在传输(消息发送时)和静止(消息交付时)时进行加密[
2020年负责管理在医疗保健中负责任地使用核证机关的框架强调了保护数据隐私的重要性,包括用户健康数据、交互历史以及即使非故意也要披露用户数据[
收集用户敏感数据的医疗机构ca必须遵守与国家相关的数据隐私法律,例如美国的《医疗保险可携带和责任法案》[
除了前面提到的GDPR,儿童数据通常受到更严格的保护。例如,在美国,《儿童在线隐私保护法》[
我们提出了一个新的概念框架,用于设计、开发、评估和实现智能手机提供的、基于规则的和基于文本的ca。DISCOVER概念框架包括8个迭代步骤,分为三个主要组:(1)设计,包括定义目标、创建身份、组建团队和选择交付接口;(2)发展,包括发展内容和建立会话流程;(3)评估与实施。以用户为中心的设计、隐私和安全都是贯穿框架的考虑因素,在框架的每个阶段都是相关的。
该框架基于36个移动健康框架、5个CA分类和14个关于基于规则的医疗保健CA设计和开发的初步研究报告的综合分析。该框架应用于基于web的试点研究,使用部署在Facebook Messenger上的CA。现有的移动卫生框架提供了制定移动卫生保健干预措施的一般准则,从目标人群的特征描述到评估,重点是在发展的所有阶段应用以用户为中心的设计技术。同时,所提供的CA分类侧重于CA设计和评估的几个方面,以及设计特性对CA用户交互的影响。
考虑到具体ca的多面性,我们决定将重点放在非具体ca上。
移动健康干预措施设计和开发的现有框架为干预措施开发的所有步骤提供了详细指导,首先通过回顾现有文献或形成性研究了解最终用户的需求和概况[
这个框架描述了基于规则的ca的开发,允许研究团队完全控制对话和对话流。这有几个原因。首先,我们的框架提供了易于遵循的步骤,可以应用于不包括计算机科学或人工智能专家或在有限的财政资源下进行CA开发项目的小型研究团队。其次,我们旨在为面向目标的ca的开发提供指导,旨在提供健康教育内容或旨在改善健康生活方式选择或自我管理行为的简单干预措施,因此,优先考虑使用基于规则的范式控制对话内容,尽管不太吸引人,而不是尚未真正解释的人工智能算法。
未来的研究应将DISCOVER概念框架应用于针对不同专业、环境(医院或门诊)、目标群体和文化提供行为改变干预的ca的发展。此外,尽管在行为改变干预的设计中使用理论是受欢迎的,并且可能会增加干预的有效性[
尽管身份创建、会话流和传递的概念很重要,但它们与不同目标人群的相对相关性仍然未知。此外,对医疗保健聊天机器人干预措施评估的更多研究可以帮助为全面评估所需的理想健康相关结果测量和数字数据集提供信息。最后,尽管这个框架是全面的,许多组件可能适用于AI ca,但需要一个单独的框架来描述与AI ca相关的特定方面,例如使用机器学习或自然语言处理技术的对话开发,语音与文本解析等等。
据我们所知,这是第一个概念框架,概述了开发智能手机提供的、基于规则的医疗保健CA所需的步骤,提供了清晰而全面的指导方针,以适应具有不同计算机科学专业知识的医疗保健研究人员。
DISCOVER框架建立在对现有移动健康框架的分析和对基于规则的CA文献的严格分析的基础上,并辅以团队对其在基于规则的CA开发中的适用性的演示,以支持糖尿病风险人群的生活方式改变。
所提供的大部分信息都是坊间传闻,或来自对SMS短信和其他移动卫生干预措施进行的研究,因为缺乏关于基于规则的卫生保健ca的循证开发的研究。因此,这个框架概述了开发基于规则的CA所需的主要步骤。
在概念框架中提出的描述和示例侧重于最终用户的CA干预措施,以支持健康的生活方式或慢性疾病的管理,这来自文献综述和我们开发CA的经验。然而,本研究中讨论的设计和开发原则可以适用于其他相关用户群体,如护理人员和卫生保健专业人员。
此外,该框架侧重于基于规则的ca,尽管它可以指导研究人员开发AI ca的特定方面,但它不提供关于开发基于AI的对话的指导。此外,不同人群的经济、社会和行为特征可能会限制其概括性。
医疗保健领域对ca的兴趣和潜力正在增长,但目前缺乏设计、开发、评估和实施这些干预措施的指南。根据已发表的证据,DISCOVER概念框架提供了填补这一空白的第一次尝试。该过程分为8个迭代步骤,分为3个总体组,并辅以2个交叉考虑因素。未来的研究应该探索CA发展的各个方面,如行为改变理论的使用以及隐私和安全问题。需要在不同的卫生保健领域和环境中对该框架进行进一步评估,并为各种用户证明其有效性。
关于设计、开发和评估移动卫生干预的概念框架的文献综述。
智能手机提供的基于规则的会话代理的文献综述。
会话代理研究试验综述的搜索策略。
使用Jabareen描述的概念框架开发步骤为概念框架开发实现的方法[
映射应用于Precilla的设计、开发和评估的概念框架的步骤。
设计、开发和评估移动卫生干预框架。
会话代理的分类系统。
基于规则的对话代理的临床试验特征。
人工智能
行为改变技术
会话代理
设计、开发、评估和实现智能手机交付的基于规则的会话代理
欧盟
一般保障资料规例
医疗保健提供者
适时适应性干预
移动健康
这项研究得到了新加坡南洋理工大学社会与教育老龄化研究所(ARISE)的支持。这项研究也得到了新加坡教育部学术研究基金Tier 1 (RG36/20)的支持。这项研究是作为未来健康技术计划的一部分进行的,该计划由ETH Zürich和新加坡国家研究基金会合作建立。这项研究是由新加坡总理办公室的国家研究基金会在其卓越研究和科技企业校园计划下支持的。
DAD设计了研究,提取了数据,进行了分析,并撰写了手稿。LM进行了分析并撰写了手稿。M-HRH, SJ, TK和RA对手稿进行了批判性的审查。LTC概念化并设计了这项研究,提供了对手稿的批判性审查,并在研究的所有步骤中提供监督。所有作者都批准了手稿的最终版本,他们对这项工作的所有方面负责。
TK隶属于数字卫生干预中心,这是苏黎世大学卫生保健实施科学研究所的一项联合倡议;苏黎世联邦理工学院管理、技术和经济学系;新加坡联邦理工学院中心的未来卫生技术方案;圣加伦大学医学院和技术管理学院。数字健康干预中心的部分资金由瑞士健康保险公司CSS提供。TK还是Pathmate Technologies的联合创始人,Pathmate Technologies是一家创建和提供数字临床路径的大学附属公司。然而,CSS和Pathmate技术公司都没有参与这项研究。SJ还隶属于Salesforce Research。然而,Salesforce Research并没有参与这项研究。其他作者宣称他们没有利益冲突。