論文の概要: Understanding the Information Needs and Practices of Human Supporters of
an Online Mental Health Intervention to Inform Machine Learning Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.06667v1
- Date: Fri, 12 Nov 2021 11:43:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-15 14:52:36.494005
- Title: Understanding the Information Needs and Practices of Human Supporters of
an Online Mental Health Intervention to Inform Machine Learning Applications
- Title(参考訳): オンラインメンタルヘルス介入による機械学習アプリケーション作成支援者の情報ニーズと実践の理解
- Authors: Anja Thieme
- Abstract要約: この研究は、AIと機械学習(ML)の分野における最近の進歩を通じて得られる新たな機会が、iCBTサポーターの作業プラクティスを効果的に支援するための有用なデータ洞察にどのように貢献するかを調査する。
本報告では、既存の作業実践や情報ニーズの理解を深める15人のiCBTサポーターとのインタビュー研究の成果を詳述する。
本分析は,(1)iCBT支援者がメンタルヘルスクライアントに対して効果的かつパーソナライズされたフィードバックを提供する際に直面する戦略と課題をまとめた6つのテーマ,(2)MLの手法が特定の課題や情報ニーズをいかに支援し,対処するかを示す具体的機会について提示する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.5893732458797185
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In the context of digital therapy interventions, such as internet-delivered
Cognitive Behavioral Therapy (iCBT) for the treatment of depression and
anxiety, extensive research has shown how the involvement of a human supporter
or coach, who assists the person undergoing treatment, improves user engagement
in therapy and leads to more effective health outcomes than unsupported
interventions. Seeking to maximize the effects and outcomes of this human
support, the research investigates how new opportunities provided through
recent advances in the field of AI and machine learning (ML) can contribute
useful data insights to effectively support the work practices of iCBT
supporters. This paper reports detailed findings of an interview study with 15
iCBT supporters that deepens understanding of their existing work practices and
information needs with the aim to meaningfully inform the development of
useful, implementable ML applications particularly in the context of iCBT
treatment for depression and anxiety. The analysis contributes (1) a set of six
themes that summarize the strategies and challenges that iCBT supporters
encounter in providing effective, personalized feedback to their mental health
clients; and in response to these learnings, (2) presents for each theme
concrete opportunities for how methods of ML could help support and address
identified challenges and information needs. It closes with reflections on
potential social, emotional and pragmatic implications of introducing new
machine-generated data insights within supporter-led client review practices.
- Abstract(参考訳): インターネット提供型認知行動療法(iCBT)によるうつ病や不安の治療などのデジタル治療介入の文脈において、ヒトのサポーターやコーチの関与が、治療中の人を支援し、治療におけるユーザエンゲージメントを改善し、予防的介入よりも効果的な健康結果をもたらすことを示す広範な研究がなされている。
この人的支援の効果と成果を最大化するために、AIと機械学習(ML)の分野における最近の進歩を通じて提供される新たな機会が、iCBTサポーターの作業プラクティスを効果的に支援するための有用なデータ洞察にどのように貢献するかを調査する。
本報告では,iCBT支援者15名を対象に,既存の作業プラクティスや情報ニーズの理解を深め,特に抑うつ・不安に対するiCBT治療の文脈において有用で実装可能なMLアプリケーションの開発を有意義に伝えることを目的として,インタビュー研究を行った。
この分析は、(1)iCBT支持者がメンタルヘルスクライアントに対して効果的でパーソナライズされたフィードバックを提供する際に直面する戦略と課題をまとめた6つのテーマ、(2)機械学習の手法が特定の課題や情報ニーズをどう支援し、対処するかを具体化する各テーマについて提示する。
これは、サポーター主導のクライアントレビュープラクティスに新たなマシン生成データインサイトを導入することによる、社会的、感情的、現実的な意味合いを反映したものだ。
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