JMU JMIR Mhealth Uhealth JMIR mHealth和uHealth 2291 - 5222 卡塔尔世界杯8强波胆分析 加拿大多伦多 v10i10e38740 36194462 10.2196/38740 原始论文 原始论文 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):概念框架的开发 中方通过 洛林 伊斯兰教 Ashraful Agrawal Lavlin 道路 Madhu Dhinagaran Dhakshenya Ardhithy 二元同步通信(荣誉) 1 https://orcid.org/0000-0003-0629-5199 Martinengo 劳拉 医学博士 1 https://orcid.org/0000-0003-3539-7207 moon林格 博士学位 2 https://orcid.org/0000-0001-9021-5141 Joty 沙菲克 硕士,博士 3. https://orcid.org/0000-0002-9222-2641 Kowatsch 托拜厄斯 博士学位 4 5 6 7 https://orcid.org/0000-0001-5939-4145 Atun 里法 Mbbs, mba, dic 8 9 10 https://orcid.org/0000-0002-1531-5983 都铎式汽车 Lorainne 医学博士 1
李光前医学院 新加坡南洋理工大学 曼德勒11号,Rd69047142 临床科学大楼18层 新加坡,308232年 新加坡 65 69047142 lorainne.tudor.car@ntu.edu.sg
11 https://orcid.org/0000-0001-8414-7664
李光前医学院 新加坡南洋理工大学 新加坡 新加坡 社会科学学院 新加坡南洋理工大学 新加坡 新加坡 计算机科学与工程学院“, 新加坡南洋理工大学 新加坡 新加坡 卫生保健实施科学研究所 苏黎世大学 苏黎世 瑞士 医学院 圣加伦大学 圣加伦大学 瑞士 数字健康干预中心 管理、技术与经济学系“, 苏黎世联邦理工学院 苏黎世 瑞士 未来卫生技术方案 卓越研究和科技企业校园 Singapore-ETH中心 新加坡 新加坡 全球卫生与人口司,卫生政策与管理部 哈佛陈TH公共卫生学院 哈佛大学 剑桥,麻 美国 全球卫生和社会医学系 哈佛医学院 哈佛大学 剑桥,麻 美国 卫生系统创新实验室 哈佛陈TH公共卫生学院 哈佛大学 剑桥,麻 美国 初级保健和公共卫生部 公共卫生学院 伦敦帝国理工学院 伦敦 联合王国 通讯作者:Lorainne Tudor Car lorainne.tudor.car@ntu.edu.sg 10 2022 4 10 2022 10 10 e38740 13 4 2022 24 5 2022 2 8 2022 26 8 2022 ©Dhakshenya Ardhithy Dhinagaran, Laura Martinengo, Moon-Ho Ringo Ho, Shafiq Joty, Tobias Kowatsch, Rifat Atun, Lorainne Tudor Car。最初发表于JMIR mHealth和uHealth (https://mhealth.www.mybigtv.com), 04.10.2022。 2022

这是一篇开放获取的文章,根据创作共用署名许可协议(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)的条款发布,允许在任何媒介上不受限制地使用、分发和复制,前提是正确引用了首次发表在JMIR mHealth和uHealth上的原创作品。必须包括完整的书目信息,https://mhealth.www.mybigtv.com/上的原始出版物的链接,以及此版权和许可信息。

背景

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。

客观的

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。

方法

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。

结果

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。

结论

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。

概念框架 会话代理 聊天机器人 移动健康 移动健康 数字医疗 移动电话
简介 背景

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[ 1].它们可以通过各种方式访问,如社交媒体平台(如Facebook Messenger)、网站和智能手机应用程序,或使用独立的数字设备(如Alexa、谷歌Assistant和Siri)部署。核证机关的互动性质,使它们为不同的用户群体所接受[ 2- 4]也是多个领域的首选工具,包括客户服务、零售和电子商务[ 5- 7].

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[ 3. 8- 10].最近,随着巴比伦基于人工智能(AI)的症状检查器CA被引入英国国家卫生服务体系和卢旺达国家健康保险计划,CA已经大规模实施[ 11].ca有潜力支持医疗保健服务,改善医疗保健服务的可及性,并使任务自动化[ 12],亦可减少医护人员的工作量[ 13].

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[ 6].根据 目的,可将ca分为 面向任务或目标的ca,以响应预先指定域内的有限数量的任务,或 非任务或非目标导向的ca,这些服务可能能够回应不受限制的各种用户请求[ 6]. 沟通渠道一般可分为2种主要类型: 基于文本的 基于语音的中科院。 响应生成体系结构大致可分为3类: 基于规则的而且 摘要中科院,通过从预先确定的响应池中根据简单的规则匹配短语或识别文本中的特定关键字来生成响应[ 6 14 15),而 generative-based中科院,利用人工智能算法,根据系统之前和正在进行的学习,开发上下文响应[ 6 14- 16].虽然这3组都可能涉及人工智能算法的使用[ 6],基于规则的ca允许开发人员更好地控制会话内容和流程,这在为医疗保健开发ca时是一个有用的特性。相比之下,人工智能算法,尤其是神经网络,可能会做出最终用户无法解释或理解的决策,这种现象被称为人工智能 黑盒 17].在卫生保健机构中 黑盒影响可能导致有偏见或错误的决策和患者伤害[ 18,这可能会限制人工智能的使用。目前正在出现一个新的可解释人工智能领域,旨在为算法预测提供理由,并增加系统透明度,但应仔细考虑结果对个别患者的有效性[ 19].

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[ 20.]使它们成为交付CA干预的理想接口。智能手机为用户提供了在私人空间和方便的时间持续动态监测健康状况的可能性[ 21不仅是主观的、自我报告的数据,而且是客观的、基于传感器的数据。此外,智能手机允许根据用户需求提供干预措施[ 22].CA干预措施很复杂,通常需要由卫生保健专业人员、计算机科学家和应用程序开发人员组成的多学科团队领导的漫长而昂贵的设计和开发过程,这可能会限制能够从事CA开发的团队的数量,特别是在低收入和中等收入国家。然而,移动卫生干预措施,特别是使用移动电话传递的SMS文本信息,在提供卫生保健干预措施方面是有效的,特别是在资源匮乏的环境中[ 23 24].

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[ 25 26]发展数字卫生干预措施[ 25- 27].这些框架专注于通用的、基于应用程序的干预,没有对话界面。然而,Zhang等人[ 28]描述了一个开发基于人工智能的ca的框架,以提供可能需要大量资源部署的行为改变干预,包括一个大型多学科团队,以及对人工智能算法的密切监督,以防止对用户产生意外和潜在的有害影响。然而,到目前为止,尽管人们对在医疗保健环境中使用ca越来越感兴趣,但还没有发布用于设计、开发和评估基于规则的ca的概念框架。

目标

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。

方法

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 [ 29],包括基于扎根理论方法的多学科数据的迭代定性分析。它包括8个相互关联的步骤,旨在整合和分析数据,并制定和验证概念框架[ 29) ( 图1).

Jabareen的方法论的8个阶段[ 29],以发展概念架构。

步骤1

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 多媒体附件1 5 30.- 62), 多媒体附件2 5 30.- 62]. 多媒体介绍用于检索研究以供核证机关审查的检索策略。

步骤2和步骤3

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。

步骤4

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。

步骤5和步骤6

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。

步骤7和步骤8

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( Precilla)旨在支持健康生活方式的改变,并教育参与者有关糖尿病的知识。Precilla的开发、可行性和可接受性已在其他地方报道过[ 63 64].

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。

道德的考虑

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。

结果 指导设计、开发、评估和实现医疗保健中智能手机交付的基于规则的ca的框架:概述

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( Precilla) [ 63 64]以及在临床研讨会和会议上的演讲。 多媒体附件4概述了根据Jabareen所描述的每个步骤在DISCOVER框架开发中应用的方法[ 29]. 多媒体 63 64]介绍了开发CA Precilla的步骤,这些步骤映射到当前版本的概念框架的步骤。

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 多媒体附件1而且 2.“纳入研究的特征”表列于 多媒体附件6 47- 58), 多媒体 5 32 65- 67),而 多媒体附件8 3. 30. 31 33 34 68- 80].

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 图2并在以下部分中进行描述。

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。

第一步:设计

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。

明确目标 概述

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[ 3. 5 25- 28 65 68- 76 81- 99].

需求评估

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[ 83 90 91 96 One hundred.]评估潜在的研究领域以及目标人群的需求和挑战,目标人群不仅包括患者,还包括护理人员、卫生保健提供者和其他专家[ 25 26 87 89 95 98].研究人员还应通过调查和各种定性方法让最终用户参与初始阶段[ 70 87]例如深度访谈和焦点小组讨论,以收集他们的意见。

这样做的目的

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[ 101].CA时间概况也将确定所包括的目标类型,大致分为短期或长期[ 101].短期目标是指与CA互动结束后立即完成的结果,如药物提醒[ 30.].一个长期目标将包括在一段时间内完成若干次ca使用者互动,如在精神健康干预措施中促进一般人群的精神健康[ 3.]或患有癌症的年轻人[ 70].复杂的CA干预措施可能包括短期和长期目标,例如CA Vik [ 30.]为乳腺癌患者提供用药提醒(短期目标)和健康教育(长期目标)。此外,Kowatsch等人[ 73使用提示和提醒短信来加强孩子的纪律和日常生活,这对哮喘的自我管理至关重要。

确定最终用户

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[ 73].应评估目标人群对核证机关的接受程度,以及使用核证机关处理医疗事务的感知风险,特别是在严重或高度污名化的情况下[ 102],例如精神健康障碍[ 103 104].

创建CA身份

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[ 5 31 32 66 69 70 72- 78].

CA的个性

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[ 105 106].一般而言,向核证机关提供名称及头像,可提高核证机关的社会形象及用户接受度[ 107],虽然其影响似乎不大[ 106].在医疗保健环境中,使用具有逼真特征(包括医疗服装)的类人头像可提高用户满意度[ 105),尽管呈现高度逼真特征的虚拟形象可能会让用户感到不安,并降低用户粘性,这种体验被称为“恐怖谷”[ 108].

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[ 78 105并加强工作联盟[ 109].相反,如果CA没有传达同理心,用户就会注意到[ 69].

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[ 73]或提供个性化界面的选项(例如,提供男性和女性角色)[ 31 73].此外,核证机关可明确披露其身份[ 70来降低用户对其能力的期望。最后,CA个性应与其预期功能相一致。例如,医疗保健ca通常表现出两种性格类型之一:一种更容易接近的、共情的教练式性格,特别是在提供行为改变干预时[ 77]支持慢性疾病的自我管理[ 73 78]和精神健康状况[ 3.],或以医护专业人士的身份,以强调核证机关及其内容的合法性[ 1].

语气和语言

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。 110].为了保持对话的流畅,建议使用视觉线索,例如连续移动的点,表示CA正在“输入”下一条消息。

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[ 111].文本的可读性可使用诸如Flesch-Kincaid等级等量表来评估,以确定其适用性[ 112].此外,核证机关在通讯时应使用目标人群的母语[ 75如果需要,会话内容可以翻译成一种或多种语言,特别是如果CA将部署在多种族、多语言的社会中。

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”[ 113],一种以非常规拼写和语法(如用“tonite”代替“tonight”)和缩写和缩写(如用“pls”代替“please”或用“wanna”代替“want to”)为特征的书面或打字的缩写形式[ 114].此外,应避免使用全部大写字母的词语,因为它们等同于大喊[ 110].

表情符号可以比文字更有效地表达情感或其他表达方式。 70].然而,表情符号在不同的文化和语境中容易受到不同的解释,使用时应该谨慎。Fadhil等[ 115]指出,表情符号具有特定情境的性质,它们在心理健康干预中提高了功效,但对促进身体健康没有帮助。

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。 116].

选择下发接口 人类的参与

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[ 33 72 73].或者,正如Stasinaki等人的研究所提出的[ 79]时,CA可以配备多个通道,用户可以在其中一个通道中与CA交谈,而在另一个通道中直接与HCP交谈。

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[ 117]以及进一步考虑人类参与的问题。CA干预可能包括一个额外的通信通道,供用户进行交互、共享经验和接受对等支持。例如,Wang等[ 75]开发了一项微信干预措施来支持戒烟,其中CA不仅对个人用户作出回应,而且还担任小组主持人。

交付渠道

核证机关可透过多种渠道交付,例如独立应用程序[ 3. 73]及现有的讯息传送平台[ 68 71 75]如Facebook Messenger、Telegram、微信和WhatsApp,或嵌入网站[ 69].每个渠道都有其自身的复杂性,有关交付渠道的决定应基于目标人群的需求和CA开发团队的专业知识[ 118].如果研究团队不包括应用程序开发人员或计算机科学家,则CA可以嵌入到消息平台中,或者可以使用CA开发平台进行开发,该开发平台为以前没有编程知识的个人提供模板或其他设计解决方案[ 5 118],比如Chatfuel、ManyChat等。ca通常是基于网络的,其中一些平台是免费的。或者,如果团队专业知识或项目预算允许,可以通过独立应用程序交付CA。这种方法提供了设计灵活性,例如各种数据收集源,包括智能手机传感器、健康编程接口、连接的医疗设备和患者自我报告数据[ 119].主观的患者报告与客观的实时数据相结合,可能会减少用户更新其进展的责任,同时根据当前数据接受相关的动态指导[ 120],这反过来可能会增加干预的依从性。

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[ 71]在日本最受欢迎的社交网络服务“LINE”上实现了CA,而Wang等人[ 75]选择了香港最常用的即时通讯应用微信。

通信模式

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。 69],并选用适当的字型,以方便读者阅读。此外,如果CA的目标人群对阅读可能有挑战,如老年人或视力受损的人,文本语音辅助技术可能会被纳入应用程序。

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[ 121],提供与最终用户(例如患有癌症的年轻人)相关的个人叙述,或减少文本信息的数量[ 76].在使用多媒体内容时,使用高分辨率文件以避免像素化或模糊的图像是很重要的。此外,如果图片是从网络上获得的,开发者应该遵守版权规定,要么从免费的图片库获取图片,要么获得图片版权,要么自己制作图片。

组建多学科团队

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[ 69 70].例如,一个包括计算机科学家、内科医生、心理治疗师、饮食和运动专家在内的多学科团队开发了一个支持超重青少年生活方式干预的CA [ 72].最终用户参与干预设计对于确保干预设计符合用户需求至关重要。在我们的综述中,大量研究报告了用户参与(36/ 55,65%);例如,患有癌症的年轻人参与焦点小组,以完善CA的内容,旨在传递积极心理学,以提高幸福感[ 70],年轻的哮喘患者和他们的父母是一个多学科专家团队的成员,他们开发了一种CA来改善认知和行为技能[ 73].一般来说,提到多学科团队组成的研究通常报告计算机科学家和医生是主要成员[ 72- 75],虽然其他医疗专业人员,例如物理治疗师[ 78,心理学家[ 3.],以及音乐治疗师[ 76也可以包括在内。

2 .发展 开发内容

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[ 28 94],以及建立错误管理和安全网策略[ 26- 28 30. 67- 70 73 75 77 79 80 82 83 85 87 90 92- 97 99 One hundred.].

以证据为基础的信息

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 [ 65].例如,Kowatsch等人[ 73]使用了多种来源的证据,如已发表的关于改善儿童哮喘管理的文献[ 122]、技术接受研究[ 123],以及user-CA工作联盟[ 124]以告知他们对哮喘管理的干预措施。

管理错误

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[ 125 126].TensioBot是一种促进血压自我测量的干预措施,在获得血压测量值超出正常范围的确认后,CA通知主治医生[ 68].管理意外错误的重要策略包括使用经过验证的数据输入字段;将数据输入限制为预定的数字范围、单词或字符;或者包含预定义的选项供用户选择。

安全的网

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[ 127]、联系他们的主治医生的链接,或关于急救治疗的明确建议,例如为糖尿病患者提供含糖饮料以应对低血糖事件[ 128].

消息类型

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[ 30. 78]或动机的[ 34 77 79]或发出自我管理任务的提醒[ 68],输入数据[ 77],完成预设任务[ 73]、服用药物,或接受健康护理预约[ 68].若核证机关的任务是在门诊期间与使用者接触,则应附上一份状态报告或会诊摘要[ 126].

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[ 78].正如Carfora等人在研究中所报告的那样,试图改变用户行为的干预措施可能会传递带有更高情感内容的信息。 80,只有情感信息才能让用户减少红肉消费。此外,王等人[ 75CA使用了4种类型的信息来传递戒烟干预:群组公告、健康相关信息、分享积极成果和进展的提醒,以及对常见问题或请求的固定回答。

行为改变理论

核证机关越来越多地被用来促进行为改变[ 1 129].行为改变干预是复杂的[ 130]并且通常包含一个或多个行为改变技术(bct)来诱导改变。在我们的评估中,4%(2/55)的研究使用行为改变理论来指导干预设计,包括健康行动过程方法[ 78]和技术接受模型[ 71].此外,13%(7/55)的研究[ 31 72- 75 77 80]报告了特定bct的使用情况,如目标设定、自我监控、跟踪和反馈、社会支持、奖励的使用和预期后悔。

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[ 34 79].此外,包括同伴或HCPs提供相关信息和情感支持的小组聊天也可能有助于促进积极的行为改变,例如使用ca领导的微信同伴小组来促进戒烟[ 75].

可选附件

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[ 131]或活动追踪器[ 119].或者,获取智能手机传感器数据[ 132]可方便被动监测用户的活动[ 79]或确定新的数字生物标志物来评估用户的情绪[ 133]或疾病状况[ 134].使用智能手机传感器进行被动监测可进一步实现与健康护理人员、护理人员或同伴的实时信息共享,这一功能可能特别适用于监测独自生活的老年人,他们可能有更高的跌倒风险,或患有严重慢性疾病并多次入院的人。

建立对话流程

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[ 3. 27 28 30.- 32 65 73 78 79 82 85 87 92- 96 99].

提供合适的回答选项

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[ 135].

选择映射工具

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[ 136].思维导图是头脑风暴的有效方法。 137可以应用于构建对话流程。有几个基于web的程序和平台可用于组织会话流,包括专门设计用于构建CA会话的工具,如SAP Conversational AI [ 138]或MobileCoach [ 35].对话流程也可以使用非特定的思维导图软件,如Xmind [ 139].思维导图有助于记录不同主题之间的对话流或不同的用户交互。一个构造良好的会话流可以引导会话,引导用户,并且可以解决所有与会话目的相关的问题。此外,互动性、个性化和一致的信息传递也被认为是有价值的品质。 140].

个性化内容和传递

干预措施应适合个别参与者的需要[ 110].与通用ca相比,上下文、情景或个体感知代理可促进更积极的用户体验[ 132].个性化干预包括以用户的姓名或昵称称呼用户[ 141];提供适合个人需要的通知及提醒[ 110],例如药物治疗或预约提醒;以及错过活动或未读消息的通知[ 30. 78].例如,一项促进慢性疼痛自我管理的干预措施根据用户的疼痛类型和持续时间以及个人兴趣提供个性化内容[ 78].

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" [ 142].

选择适当的消息时间和频率

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。 113].然而,不同的干预类型可能需要更具适应性的信息传递系统,例如戒烟计划往往需要在接近预期戒烟日期时增加信息量[ 143或针对酗酒或不当性行为的高风险行为预防项目,将信息的时间安排在风险行为预计发生的时间,例如在周五晚上[ 116 141].因此,可以调整消息传递和频率策略以适应CA干预。

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”[ 22].智能手机传感器数据将确定甚至预测“脆弱状态”(对负面健康结果的易感性)[ 144]和“接受性状态”(接受、处理和使用干预的能力)[ 120]当干预可能是必要的和更有用的时候。这种新方法可能对支持健康生活方式的行为改变干预特别有用,例如增加体育活动或坚持更健康的饮食,或支持药物使用缓解[ 22 120].然而,考虑这种方法的研究人员应该考虑人力和经济资源,因为JITAI设计可能需要一个包括计算机科学家和应用程序开发人员在内的更大的开发团队。

使用参与策略

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[ 3. 30. 31 73 78 79].报告的策略包括通知、每周总结、提醒、激励声明、说服技巧、频繁发送信息以促进习惯形成,以及日常鼓励。此外,ca特定的参与策略包括与用户建立融洽关系和依恋关系[ 72 73]或添加游戏化组件以激励CA使用奖励和积分[ 73 79].

第三步:评估和实施 评价

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[ 15].在数字健康干预中,常用的评估方法是Collins等人的多阶段优化策略[ 145 146].

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[ 147,目的是制造最小可行的原型。一旦这个工作原型准备就绪,试点和随机试验可能随之而来,以评估CA的有效性[ 148].在我们的综述中,36%(20/55)的研究讨论了CA评估的几个方面[ 25 26 28 33 71 73 83 85 86 88 89 91- 95 97- One hundred.].

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 [ 149]来筛查抑郁症,繁盛量表[ 150,以评估心理健康状况,“简短疼痛量表”[ 151]以评估疼痛强度及其对日常生活活动的干扰,以及工作联盟清单-修订短[ 152来评估CA-user工作联盟。

可用性测试

核证机关的评估应在开发周期的早期开始[ 153].在初始阶段,形成性评价旨在通过评估数字工具的可用性、有用性和用户体验来评估其可行性[ 154]使用一个或多个定性或定量研究设计。定性方法包括调查、访谈、焦点小组讨论和“自言自语”方案[ 147用户在使用时表达对产品的意见。定量方法包括封闭式问卷、任务完成评估和A/B测试[ 147 155].A/B测试、分割测试或对照实验比较产品的两个或多个版本,以评估表现更好或用户首选的干预组件[ 155].该阶段涉及多相优化策略的筛选和确认阶段[ 145 146],他们使用分数阶乘设计来评估哪些成分应该包括在数字干预中,以及以更经济有效的方式使用的最佳剂量。最后,微随机试验是另一种新颖的方法,对JITAIs的评估和优化递送特别有用[ 156].微随机化试验允许多个成分的随机化在多次发生,由预定义的决策点触发[ 156]并已被用于评估CA干预措施,如Kramer等人所报道的[ 119 157].

CA干预的疗效和效果

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[ 145 146 148].考虑到全功率随机对照试验的复杂性和成本,研究人员可以考虑进行试点研究,以完善研究方法或评估研究设计和参与者招募策略的可行性等方面[ 158].例如,Casas等人[ 77]进行了一项试点研究,初步评估旨在指导参与者做出更健康食物选择的CA,而Greer等人[ 70]评估了一位向患有癌症的年轻人提供积极心理干预的CA。

用户粘性和可接受性 概述

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。

数据驱动的分析

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[ 159].此术语可用于定义用户与CA交互的程度(更强的依从性等于更多的干预时间)或用户与CA交互符合规定建议的程度(干预的预期用途)[ 159].在卫生保健干预措施中,“预期用途”的概念是首选的,并且应该在CA设计和开发阶段明确定义,以便后续的依从性测量具有意义。对干预的坚持程度提高可能与干预的有效性提高有关[ 75 160],虽然数据并不具有结论性[ 3. 161 162].

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[ 70].Chaix等[ 30.]测量使用时间、对各种教育内容的兴趣和互动水平,作为参与的指标。尽管如此,研究人员应该考虑定义参与数字干预的挑战,这可能包括其他与用户相关的变量,如疾病的严重程度或阶段,以及与CA的长期参与[ 163].

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[ 164]可以提供各种内置的分析工具,如CA被访问的次数。其中一些平台提供免费服务。对于医疗保健ca,开源MobileCoach平台[ 35]提供灵活的、可定制的使用分析。

定性评价

可接受性是指"对新的数字健康干预措施的情感态度" [ 165].这是一个动态的概念,包括与新CA互动的意图、与CA的实际互动以及参与后的满意度[ 165].

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[ 73]使用7点李克特量表(强烈同意-强烈不同意)评估了CA对支持哮喘自我管理的接受程度,包括感知有用性、易用性、乐趣和使用意图,Echeazarra等[ 68]使用了一项关于易用性的调查,对CA优于现有方法的偏好,CA对其预期目的的有用性,以及用户是否已经停止使用它作为接受性和满意度的衡量标准。此外,Gabrielli等[ 69]举办了一个参与式设计研讨会,通过开放式问题提供改进建议,Ly等人[ 3.]进行了半结构化访谈,就CA对心理健康的好处、机会和挑战进行了访谈。严等[ 166]描述了一个非常复杂的评估过程,以促进身体活动的移动健康干预措施。我们组织了一个焦点小组讨论,每条短信都被展示出来,参与者被要求回答“是,我喜欢它”或“不,让我们把它改得更好”。投票之后进行讨论,改进次优信息,并指出有效信息的优点。最后,参与者还可能被问及是否愿意向他人推荐对话,这是满意度和可接受性的良好指标[ 70].

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[ 167].使用标准化的、经过验证的评分量表可以提高该研究领域的可重复性,并促进试验结果的报告,尽管它们不是专门针对ca的。

经济评价

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。[ 168 169].数字卫生干预措施似乎具有成本效益[ 170],尽管报告往往呈现不同的、不确定的结果[ 171].尽管人们经常提到,数字卫生干预措施的潜在优势之一,特别是从长期来看,可能是大幅降低卫生保健成本[ 172),开发数字干预的前期费用可能是巨大的。例如,Kowatsch等人[ 73]报告称,开发一种支持年轻患者哮喘自我管理的CA的前期费用约为25万美元。开发成本将根据CA的类型和功能、消息平台的使用或作为独立应用程序开发的情况,以及团队成员的数量等方面而有所不同。尽管对数字卫生保健干预措施进行经济评估的重要性日益增加,但我们回顾的研究中只有2%(1/55)报告了经济评估数据[ 73].世界卫生组织[ 168]以及国际卫生培训教育中心[ 169],以及最近的一项研究[ 171],介绍如何进行经济评估的实际概述。

实现

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[ 173],并了解用户和实施干预的环境。研究方法包括实用主义试验、参与性行动研究和混合方法研究,旨在评估干预措施的“可接受性、采用性、适当性、可行性、保真度、实施成本、覆盖面和可持续性”[ 174- 177].重要的考虑因素包括:需要升级系统以适应更大的流量、需要人员提供长期的系统维护和更新,以及这些更改可能引致的费用[ 25 26].此外,研究小组应考虑CA干预的商业化策略,包括如果与干预的医疗保健重点一致,则应聘请HCPs、健康保险公司或政府组织[ 26].

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[ 178],特别是如果干预被认为是一种数字疗法的话[ 179].数字疗法是指“由高质量软件程序驱动的循证治疗干预措施,用于预防、管理或治疗医学障碍或疾病”[ 179],可能需要使用医生的处方[ 179],并经常需要获得官方监管机构的批准,例如美国的食品及药物管理局[ 180]及欧洲联盟(欧盟)的Conformité Européenne标志[ 181].

横切的考虑

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和协同设计

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)[ 182].本文描述了以用户为中心的设计的几种方法。它们共享在设计过程中让用户参与的一般原则,尽管过程中涉及的步骤以及最终用户参与的类型和程度可能不同。它们包括但不限于以人为本的设计[ 183 184]和设计思维[ 185](通常被认为是同义词),以用户为中心的设计[ 186],共同设计[ 182],以及参与式行动研究[ 187].

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[ 188 189].反过来,这可能会增加对干预的依从性,并改善与健康相关的结果[ 190].例如,为了开发一种CA来促进癌症治疗后年轻人的积极性和幸福感,Greer等人[ 70他们对接受癌症治疗的年轻人进行了访谈和焦点小组讨论,以完善信息内容。

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[ 191].

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%)[ 25 26 36- 39 41- 46 62 69 70 73 76 82- 85 87- One hundred. 110].

私隐及保安 概述

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[ 192].部署CA的平台也可能根据CA的功能而有所不同。例如,不应将收集用户个人资料的核证机关部署在专有平台或通讯平台,因为平台的资料管理政策可能没有明确汇报[ 65]或在未通知用户的情况下与第三方共享数据[ 193].这可能会产生不断增加的数字足迹,潜在地允许通过数据聚合而不是实际可识别的信息来识别用户[ 194].

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[ 195].此外,该框架强调用户有权访问其个人身份信息,在记录或保存与健康有关的数据之前必须征得用户同意,以及禁止使用所存储的数据作为监视手段或在医疗保健特权或覆盖范围方面歧视用户[ 195].

遵守数据隐私法律

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》[ 192]或欧盟的《一般资料保护规例》(GDPR) [ 196].这些法律的管辖权一般限于颁布国;然而,GDPR适用于欧盟内外的任何欧盟公民。GDPR于2018年生效,是一项总括性的法律,旨在增强个人对其个人数据的权利,个人数据的定义是任何可能允许单独识别个人或与其他数据(包括化名数据)结合的数据[ 196].此外,《健康保险可携性和责任法案》是针对特定行业的,仅适用于与健康相关的数据[ 197].其他国家已经通过了自己的数据保护法律和法规。在新加坡,《个人资料保护法》是一个基准监管框架,规定个人资料的收集、分发和使用[ 198].

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》[ 199]要求所有数字运营商(不限于医疗保健)收集儿童(未满13岁)的数据时必须获得可核实的父母同意。《通用数据保护条例》(GDPR)和《新加坡个人数据保护法》(Singapore Personal Data Protection Act)也包含了类似的考虑,但需要注意的是,在一些欧洲国家,16岁以下的儿童和青少年需要父母的同意。

讨论 主要研究结果

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。

与之前工作的比较

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[ 67],他们强调需要病人和公众的参与,以使干预措施尽可能与目标人群相关[ 90 98].这些框架还描述了在大规模试验中测试移动医疗干预之前进行迭代评估以确定局限性的重要性[ 28 98 99].然而,关于CA设计和开发的文献仅限于开发分类,这些分类不限于描述CA设计平台的医疗保健[ 5],根据会话设计方法对ca进行分类[ 67],具身主体的特征[ 66],或CA特征对用户交互的影响[ 32].此外,Denecke等人的分类法[ 65]指的是卫生保健CA,但它们只关注CA的评估。因此,需要一个指导医疗保健ca发展的概念框架来扩展之前的移动健康框架,其中包含与ca特别相关的元素,如个性发展,将循证内容转换为对话,并使用新颖的研究设计进行评估。此外,我们的框架特别关注CA的发展,包括个性、同理心的表现,以及在没有人类参与的情况下作为计算机生成实体的身份披露,以及在最新循证信息来源的指导下发展对话。

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。

对未来研究的启示

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[ 77 200],目前尚不清楚哪种行为改变理论或技术更适合ca主导的干预。另外,由于CA的互动性质,评估以前在传统面对面环境中被证明有效的行为改变干预是否在CA的领导下同样有效将是合适的。

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。

的优势

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。

限制

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。

结论

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[ 29].

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。

缩写 人工智能

人工智能

旅级战斗队

行为改变技术

CA

会话代理

发现

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

欧盟

GDPR

一般保障资料规例

HCP

医疗保健提供者

吉泰

适时适应性干预

移动健康

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。

都铎式汽车 l Dhinagaran BM Kowatsch T Joty 年代 按照推动 YL型 Atun R 卫生保健中的对话代理:范围审查和概念分析 J医疗互联网服务 2020 08 07 22 8 e17158 10.2196/17158 32763886 v22i8e17158 PMC7442948 Abd-Alrazaq AA Alajlani 阿里 N Denecke K 比尤伊克 BM Househ 患者对心理健康聊天机器人的看法和意见:范围审查 J医疗互联网服务 2021 01 13 23 1 e17828 10.2196/17828 33439133 v23i1e17828 PMC7840290 Ly KH Ly 安德森 G 促进心理健康的全自动对话代理:使用混合方法的试点随机对照试验 互联网间歇雨刷 2017 12 10 39 46 10.1016 / j.invent.2017.10.002 30135751 s2214 - 7829 (17) 30091 - x PMC6084875 Milne-Ives de Cock博士 C Lim E Shehadeh MH 德·彭宁顿 N 摩尔 G Normando E Meinert E 人工智能会话代理在医疗保健中的有效性:系统回顾 J医疗互联网服务 2020 10 22 22 10 e20346 10.2196/20346 33090118 v22i10e20346 PMC7644372 Diederich 年代 Brendel AB 科尔伯 LM 对对话代理设计的平台进行分类 第十四届信息技术国际会议论文集 2019 WI的19 2019年2月24日至27日 德国,韦伯就已经在席根 1100 14 穆罕默德Suhaili 年代 萨利姆 N Jambli 服务聊天机器人:系统回顾 专家系统应用 2021 12 184 115461 10.1016 / j.eswa.2021.115461 Bavaresco R 对峙 D 里斯 E 巴博萨 J Righi R 科斯塔 C 安图内斯 R 戈麦斯 •加蒂 C Vanzin 初级 SC 席尔瓦 E Moreira C 商业中的对话代理:系统的文献综述和未来的研究方向 计算机科学 2020 05 36 100239 10.1016 / j.cosrev.2020.100239 菲茨帕特里克 达西 一个 Vierhile 使用全自动对话代理(Woebot)为有抑郁和焦虑症状的年轻人提供认知行为治疗:一项随机对照试验 JMIR Ment Health 2017 06 06 4 2 e19 10.2196 / mental.7785 28588005 v4i2e19 PMC5478797 H 曼塞尔 W 爱德华兹 R 莱特 J 在线管理你的生活(MYLO):一项以学生为样本的对话式计算机干预解决问题的试点试验 Behav Cogn Psychother 2014 11 42 6 731 46 10.1017 / S135246581300060X 23899405 S135246581300060X 爱尔兰 D Liddle J 麦克布莱德 年代 H Knuepffer C 帕金森病患者的聊天机器人:科幻小说还是现实? 种马健康技术通知 2015 214 128 33 26210429 杰克 一个 卢旺达企业测试发展中国家的数字医疗潜力 金融时报》 2021 1 18 2022-01-19 https://www.ft.com/content/4fe33c92-cbd5-459a-8df6-20d0d1f57ec8 Palanica 一个 Flaschner P Thommandram 一个 Fossat Y 医生对聊天机器人在医疗保健中的看法:基于网络的横断面调查 J医疗互联网服务 2019 04 05 21 4 e12887 10.2196/12887 30950796 v21i4e12887 PMC6473203 Joshi 等待深药 《柳叶刀》 2019 03 23 393 10177 1193 4 10.1016 / s0140 - 6736 (19) 30579 - 3 拉梅什 K Ravishankaran 年代 Joshi 一个 Chandrasekaran K 会话代理的设计技术概览 第二届信息、通信和计算技术国际会议论文集 2017 ICICCT的17 2017年5月13日 印度新德里 336 50 10.1007 / 978 - 981 - 10 - 6544 - 6 - _31 Laranjo l 邓恩 AG) 霍奇金淋巴瘤 Kocaballi AB 程ydF4y2Ba J 巴希尔 R Surian D 加利西亚语 B Magrabi F Coiera E 医疗保健中的对话代理:系统回顾 美国医学信息协会 2018 09 01 25 9 1248 58 10.1093 /地点/ ocy072 30010941 5052181 PMC6118869 J 厨房 l 对话式人工智能的神经方法:问答、任务导向对话和社交聊天机器人 2019 代尔夫特,荷兰 现在出版商 wad JJ 定义不可定义:医疗保健人工智能中的黑盒问题 医学伦理学(即将出版) 2021 07 21 medethics - 2021 - 107529 - 2021 - 107529 10.1136 / medethics - 2021 - 107529 34290113 medethics - 2021 - 107529 奎因 TP 雅可布 年代 Senadeera V Coghlan 年代 医疗人工智能的三大幽灵:黑盒礼物能带来什么? 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2021 - 005035 34290051 bmjgh - 2021 - 005035 PMC8296799 惠塔克 R 快乐 年代 Dorey E 麦迪森 R 移动健康干预措施的开发和评估过程:来自新西兰的例子 J健康社区 2012 17补充1 11 21 10.1080 / 10810730.2011.649103 22548594 Mummah SA 罗宾逊 TN 交流 加德纳 CD 萨顿 年代 IDEAS(整合、设计、评估和共享):用于制定更有效的数字干预措施以改变卫生行为的战略框架和工具包 J医疗互联网服务 2016 12 16 18 12 e317 10.2196 / jmir.5927 27986647 v18i12e317 PMC5203679 莫尔 直流 舒尔勒 SM 蒙塔古 E 伯恩斯 Rashidi P 行为干预技术模型:电子健康和移动健康干预的综合概念和技术框架 J医疗互联网服务 2014 06 05 16 6 e146 10.2196 / jmir.3077 24905070 v16i6e146 PMC4071229 J YJ 兰格 P Z 福冈 Y 人工智能聊天机器人的行为改变模型设计人工智能聊天机器人促进身体活动和健康饮食:观点 J医疗互联网服务 2020 09 30. 22 9 e22845 10.2196/22845 32996892 v22i9e22845 PMC7557439 Jabareen Y 构建概念框架:哲学、定义和过程 Int J质量方法 2009 12 01 8 4 49 62 10.1177 / 160940690900800406 Chaix B Bibault 一个 Delamon G Guillemasse 一个 Nectoux P Brouard B 当聊天机器人与患者见面:对乳腺癌患者与聊天机器人之间对话的一年前瞻性研究 JMIR癌症 2019 05 02 5 1 e12856 10.2196/12856 31045505 v5i1e12856 PMC6521209 黑尔 K 海湾 D Brogle B Chen-Hsuan Ruegger D 填料 一个 Gindrat P 大调的 D Farpour-Lambert N Kowatsch T l 'Allemand D 超重青少年的远程医疗治疗:使用行为健康平台的新型智能手机应用程序干预的第一个结果 ob事实 2018 5 26 11 增刊1 214 5 10.1159 / 000489691 29804106 000489691 PMC7019188 Zierau N Elshan E Visini C 詹森 一个 会话代理的实证文献综述及未来研究方向 2020年信息系统国际会议论文集 2020 艾多酷20 2020年12月13日至16日 海得拉巴,印度 1414 l 'Allemand D CH 黑尔 K 海湾 D Brogle B Ruegger D 填料 一个 Gin-drat P 大调的 D Farpour-Lambert N Kowatsch T 使用行为健康干预平台设计超重青少年智能手机应用程序并进行中期评估 ob牧师 2018 12 03 19 增刊1 102 10.1111 / obr.12778 30511506 Stasinaki 一个 Brogle B 海湾 D CH 黑尔 K 白色 C Ruegger D 填料 一个 Gindrat P 大调的 D Farpour-Lamber N Kowatsch T Lallemand D 一种新型的数字健康干预措施可以改善肥胖青少年的身体表现 联合年会瑞士儿科学会,瑞士儿科外科学会和瑞士儿童和青少年精神病学和心理治疗学会 2018 南都的18 2018年5月24-25日 瑞士洛桑 十年代 10.4414 / smw.2018.20430 MobileCoach 2022-03-02 https://www.mobile-coach.eu/ Bauerle低音 年代 Jessop 一个 Gashat 毛雷尔 l Alhajji Forry J 负责,得到治愈:针对美沙酮患者HCV治疗开始的文化移动健康决策工具的开发和用户测试 病人教育计数 2018 11 101 11 1995 2004 10.1016 / j.pec.2018.07.007 30055893 s0738 - 3991 (18) 30350 - 1 程ydF4y2Ba Y F Y J P Y 羊肉 KV 年代 Y Y 开发智能和个性化移动医疗保健系统的干预措施,以促进健康饮食和身体活动:使用干预措施映射框架 BMC公共卫生 2019 10 17 19 1 1311 10.1186 / s12889 - 019 - 7639 - 7 31623589 10.1186 / s12889 - 019 - 7639 - 7 PMC6798431 柯蒂斯 Lahiri 年代 棕色(的) 针对儿童体重管理的父母:开发一个理论驱动和以用户为中心的健康饮食应用程序 JMIR Mhealth Uhealth 2015 06 18 3. 2 e69 10.2196 / mhealth.3857 26088692 v3i2e69 PMC4526951 Farao J Malila B 康拉德 N Mutsvangwa T Rangaka MX 道格拉斯 TS 移动健康以用户为中心的设计框架 《公共科学图书馆•综合》 2020 8 19 15 8 e0237910 10.1371 / journal.pone.0237910 32813711 玉米饼- d - 20 - 01209 PMC7444488 金达尔 D 古普塔 P 杰哈 D Ajay VS 戈恩卡 年代 雅各 P Mehrotra K Perel P Nyong J 罗伊 一个 Tandon N 普拉巴卡兰 D 帕特尔 V 移动医疗保健的发展:在低资源环境下对高血压和糖尿病进行综合管理的移动医疗干预 全球健康行动 2018 11 1 1517930 10.1080 / 16549716.2018.1517930 30253691 PMC6161589 齐米。 DM Borsari B 莱文 乔丹 Lamberson 杜利 B 研究范围:开发基于移动健康理论的干预措施,以减少大学生重度间歇性饮酒 成瘾反应理论 2018 26 5 377 85 10.1080 / 16066359.2017.1420783 32694964 PMC7373205 麦克布莱德 B LT Wiljer D Vu 数控 CK 奥尼尔 J 越南阮泰省产妇、新生儿和儿童移动健康干预措施的开发:移动母亲项目的方案 JMIR Res Protoc 2018 01 11 7 1 e6 10.2196 / resprot.7912 29326095 v7i1e6 PMC5785686 帕特尔 年代 Arya BUS框架:利用行为改变理论、以用户为中心的设计和社会营销来创建移动健康应用程序的综合工具 J Mob技术医学 2017 04 6 1 39 45 10.7309 / jmtm.6.1.6 29104674 PMC5669622 Sporrel K 德布尔 理查德·道金斯 年代 Nibbeling N 西蒙斯 Deutekom Ettema D 卡斯特罗 个人电脑 Dourado VZ 悄无声息 B 基于行为改变理论、最终用户感知和经验数据挖掘原则的个性化休闲体育活动应用程序的设计和开发 前线公共卫生 2020 2 2 8 528472 10.3389 / fpubh.2020.528472 33604321 PMC7884923 太阳 CJ 安德森 公里 库恩 T 迈耶 l 克莱因 CH 跨性别女性性健康推广应用(跨性别女性连接):开发和可用性研究 JMIR Mhealth Uhealth 2020 05 12 8 5 e15888 10.2196/15888 32396131 v8i5e15888 PMC7251477 Verbiest 科里根 C 达尔豪斯 年代 费尔斯通 R Funaki T 古德温 D 灰色 J 亨利 一个 汉弗莱 G Jull 一个 Vano Pekepo C Morenga LT 惠塔克 R Mhurchu CN 使用协同设计为土著和其他优先社区开发适合文化的行为改变移动健康干预措施:新西兰的案例研究 Transl行为医学 2019 07 16 9 4 720 36 10.1093 / tbm / iby093 30388262 5155648 巴塞洛缪 包裹 GS G 干预绘图:发展理论和循证健康教育项目的过程 健康教育行为 1998 10 25 5 545 63 10.1177 / 109019819802500502 9768376 诺曼 以用户为中心的系统设计:人机交互的新视角 1986 博卡拉顿,佛罗里达州,美国 CRC的新闻 米奇 年代 范Stralen 毫米 西 R 行为改变轮:表征和设计行为改变干预的新方法 实现科学 2011 04 23 6 42 10.1186 / 1748-5908-6-42 21513547 1748-5908-6-42 PMC3096582 Hevner 基于“增大化现实”技术 3月 公园 J 内存 年代 信息系统研究中的设计科学 管理信息系统问 2004 3. 28 1 75 105 10.2307 / 25148625 从设计思维开始 斯坦福大学Hasso Plattner设计学院 2022 2022-02-03 https://dschool.stanford.edu/resources/getting-started-with-design-thinking 米奇 年代 约翰斯顿 亚伯拉罕 C 劳顿 R 帕克 D 沃克 一个 心理学理论组 使心理学理论对实施循证实践有用:共识方法 夸尔萨夫医疗中心 2005 02 14 1 26 33 10.1136 / qshc.2004.011155 15692000 14/1/26 PMC1743963 Skivington K 马修斯 l 辛普森 SA 克雷格 P 贝尔德 J Blazeby JM 博伊德 克雷格 N 法国 DP 麦金托什 E Petticrew Rycroft-Malone J 白色 摩尔 l 制定和评估复杂干预措施的新框架:医学研究理事会指南的更新 BMJ 2021 09 30. 374 n2061 10.1136 / bmj.n2061 34593508 PMC8482308 迪杰斯特拉 一个 德弗里斯 H 开发计算机生成的量身定制的干预措施 病人教育计数 1999 02 36 2 193 203 10.1016 / s0738 - 3991 (98) 00135 - 9 10223023 s0738 - 3991 (98) 00135 - 9 Oinas-Kukkonen H Harjumaa 说服性系统设计:关键问题、过程模型和系统特征 公共协会Inf系统 2009 5 1 24 485 500 10.17705/1 cais.02428 米奇 年代 海德 N 生活的 一个 西 R 发展一种行为改变技术分类,用于戒烟的个人行为支持 瘾君子Behav 2011 04 36 4 315 9 10.1016 / j.addbeh.2010.11.016 21215528 s0306 - 4603 (10) 00337 - 0 Bratteteig T Bødk K > Y 霍尔斯特Mogensen P 西蒙森 J 西蒙森 J 罗伯逊 T 方法:参与式设计项目的组织原则和一般指南 劳特利奇国际参与式设计手册 2012 英国伦敦 劳特利奇 117 44 瓦格纳 奥斯丁 英国电信 戴维斯 C Hindmarsh说他是 Schaefer J Bonomi 一个 改善慢性疾病护理:将证据转化为行动 卫生助理(米尔伍德) 2001 20. 6 64 78 10.1377 / hlthaff.20.6.64 11816692 Provoost 年代 Ruwaard J 成熟 H 临床心理学中的具体会话代理:范围综述 J医疗互联网服务 2017 05 09 19 5 e151 10.2196 / jmir.6553 28487267 v19i5e151 PMC5442350 布劳恩 V 克拉克 V 运用心理学中的主题分析 精神病合格证书 2006 01 3. 2 77 101 10.1191 / 1478088706 qp063oa 移动卫生:通过移动技术促进卫生的新视野:第二次全球电子卫生调查 世界卫生组织 2011 2022-09-21 https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/44607/9789241564250_eng.pdf?sequence=1&isAllowed=y 莫迪 D 格帕兰 R 沙阿 年代 万卡特拉曼·莱马克里斯 年代 德赛 G 德赛 年代 沙阿 P 为改善印度农村地区以社区为基础的孕产妇、新生儿和儿童健康服务覆盖率而开发和形成的创新性移动健康干预措施的评估 全球健康行动 2015 2 16 8 26769 10.3402 / gha.v8.26769 25697233 26769 PMC4335194 Dhinagaran Sathish T Kowatsch T Griva K 最好的 JD 都铎式汽车 l 新加坡公众对糖尿病、健康生活和对话代理的认知:需求评估 JMIR表格规定 2021 11 11 5 11 e30435 10.2196/30435 34762053 v5i11e30435 PMC8663498 Dhinagaran Sathish T 宋子文 一个 按照推动 Y 最好的 J 都铎式汽车 l 健康生活方式行为改变的对话代理:基于网络的可行性研究 JMIR表格规定 2021 12 03 5 12 e27956 10.2196/27956 34870611 v5i12e27956 PMC8686401 Denecke K 沃伦 J 如何用对话式用户界面评估健康应用程序? 种马健康技术通知 2020 06 16 270 976 80 10.3233 / SHTI200307 32570527 SHTI200307 后“斯太尔 年代 克莱默 Tabak op den Akker H Hermens H eHealth中具身对话代理的设计特征:文献综述 Int J人类计算螺柱 2020 06 138 102409 10.1016 / j.ijhcs.2020.102409 侯赛因 年代 Sianaki 办公自动化 Ababneh N 关于会话代理/聊天机器人分类和设计技术的调查 第33届先进信息网络与应用国际会议论文集 2019 WAINA的19 2019年3月27日至29日 松江,日本 946 56 10.1007 / 978 - 3 - 030 - 15035 - 8 - _93 Echeazarra l 佩雷拉 J Saracho R TensioBot:一款自主管理内部血压检查的聊天机器人助手 J医学系统 2021 03 15 45 4 54 10.1007 / s10916 - 021 - 01730 - x 33723721 10.1007 / s10916 - 021 - 01730 - x 年代 Rizzi 年代 卡伯恩 年代 Donisi V 基于聊天机器人的青少年生活技能指导干预:试点研究 JMIR嗡嗡声因子 2020 02 14 7 1 e16762 10.2196/16762 32130128 v7i1e16762 PMC7055808 格里尔 年代 雷默 D YJ 莫斯科维茨 J Haritatos J 使用聊天机器人“Vivibot”传授积极心理学技能,促进癌症治疗后年轻人的幸福感:随机对照可行性试验 JMIR Mhealth Uhealth 2019 10 31 7 10 e15018 10.2196/15018 31674920 v7i10e15018 PMC6913733 Kamita T 伊藤 T 松本 一个 宗像 T 井上 T 基于SAT咨询方法的心理健康聊天机器人系统 Mob Inf系统 2019 03 03 2019 1 11 10.1155 / 2019/9517321 Kowatsch T 倪ßen CH Ruegger D Volland D 填料 一个 Kunzler F Barata F 年代 海湾 D Brogle B 黑尔 K Gindrat P Farpour-Lambert N l 'Allemand D 基于文本的医疗聊天机器人支持患者和卫生专业团队:儿童肥胖随机对照试验的初步结果 行为改变的有说服力的具体代理 2017 桃子的17 2017年8月27日 斯德哥尔摩,瑞典 10.3929 / ethz - b - 000218776 Kowatsch T Schachner T Harperink 年代 Barata F Dittler U G 斯坦格 C V Wangenheim F Fleisch E 奥斯瓦尔德 H 莫勒 一个 在涉及医疗保健专业人员、患者和家庭成员的慢性疾病管理中,会话代理作为中介社会行为者:多点单臂可行性研究 J医疗互联网服务 2021 02 17 23 2 e25060 10.2196/25060 33484114 v23i2e25060 PMC7929753 Kowatsch T Volland D Ruegger D Kunzler F Barata F 填料 一个 海湾 D Brogle B 黑尔 K Gindrat P Farpour-Lambert N l 'Allemand D 为开源行为健康干预平台MobileCoach设计和评估移动聊天应用程序 第十二届国际数字化转型设计会议论文集 2017 DESRIST的17 2017年5月30日至6月1日 德国卡尔斯鲁厄 485 9 10.1007 / 978 - 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3991 (04) 00307 - 6 莫顿 K 萨顿 年代 Hardeman W Troughton J 耶茨 T 格里芬 年代 戴维斯 这样一则消息 K Eborall H 短信和计步器计划促进2型糖尿病高风险人群的身体活动:推进后续支持计划的发展 JMIR Mhealth Uhealth 2015 12 15 3. 4 e105 10.2196 / mhealth.5026 26678750 v3i4e105 PMC4704921 Mac 办公自动化 Thayre 一个 棕褐色 年代 多德 RH 澳大利亚更新子宫颈筛查计划后的基于网络的健康信息:可读性、可理解性和可信度的评估 J医疗互联网服务 2020 06 26 22 6 e16701 10.2196/16701 32442134 v22i6e16701 PMC7381085 金凯的 摩根大通 小费什伯恩 RP 罗杰斯 RL Chissom 废话 为海军入伍人员推导新的可读性公式(自动可读性指数,雾计数和肉质阅读简化公式) 中佛罗里达大学模拟与训练研究所 1975 2022-01-19 https://stars.library.ucf.edu/istlibrary/56/ Bobrow K 农民 一个 Cishe N Nwagi N Namane 布伦南 TP 施普林格 D Tarassenko l 莱维特 N 利用医学研究理事会在低资源环境下开发和评估复杂干预措施的框架,开发基于理论的治疗支持干预措施,通过SMS文本消息传递,以改善血压控制 BMC运行状况服务决议 2018 01 23 18 1 33 10.1186 / s12913 - 017 - 2808 - 9 29361934 10.1186 / s12913 - 017 - 2808 - 9 PMC5782371 冯·迪 CN 范Witteloostuijn Vasić N Avrutin 年代 布鲁姆 E 文本语言对小学生语法和执行功能的影响 《公共科学图书馆•综合》 2016 3. 31 11 3. e0152409 10.1371 / journal.pone.0152409 27031708 玉米饼- d - 15 - 55484 PMC4816572 Fadhil 一个 舒阿佛 G Y Yilma 英航 表情符号在辅助健康教练系统对话界面交互时的效果 医疗保健普适计算技术第12届EAI国际会议论文集 2018 PervasiveHealth的18 2018年5月21-24日 美国纽约 378 83 10.1145/3240925.3240965 Menacho 布拉斯特区 毫米 阿尔瓦 罗伯特·奥雷利亚纳 E 短信激励男男性行为者进行艾滋病毒检测:秘鲁利马的一项定性研究 打开AIDS J 2013 4 5 7 1 6 10.2174 / 1874613601307010001 23802032 TOAIDJ-7-1 PMC3680995 一杯啤酒 公元前 罗森 RK 巴奈特 NP 考虑一下 H Walaska K 福斯特 R 多伊奇 C Traficante R 将行为干预转化为移动健康平台:开发针对吸烟和酒精的短信干预 JMIR Mhealth Uhealth 2015 02 24 3. 1 e22 10.2196 / mhealth.3779 25714907 v3i1e22 PMC4376101 Adamopoulou E Moussiades l 聊天机器人技术概述 第16届人工智能应用与创新国际会议论文集 2020 AIAI 20 2020年6月5日至7日 Neos Marmaras,希腊 373 83 10.1007 / 978 - 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