論文の概要: User Engagement and Churn in Mobile Health Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08178v1
- Date: Thu, 16 Jun 2022 13:45:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-18 01:09:15.679907
- Title: User Engagement and Churn in Mobile Health Applications
- Title（参考訳）: モバイルヘルスアプリケーションにおけるユーザエンゲージメントとチャーン
- Authors: Babaniyi Yusuf Olaniyi, Ana Fern\'andez del R\'io, \'Africa
Peri\'a\~nez and Lauren Bellhouse
- Abstract要約: モバイルヘルスアプリは、コミュニケーション、効率、サービスの品質を改善することで、医療エコシステムに革命をもたらしている。
低所得国や中所得国では、患者や医療従事者の健康状態や行動に関する情報の源泉としての役割も担っている。
本稿では,医療従事者や医療従事者を支援するデジタルヘルスアプリに焦点をあて,モバイルヘルスへのユーザエンゲージメントを研究するためのフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Mobile health apps are revolutionizing the healthcare ecosystem by improving
communication, efficiency, and quality of service. In low- and middle-income
countries, they also play a unique role as a source of information about health
outcomes and behaviors of patients and healthcare workers, while providing a
suitable channel to deliver both personalized and collective policy
interventions. We propose a framework to study user engagement with mobile
health, focusing on healthcare workers and digital health apps designed to
support them in resource-poor settings. The behavioral logs produced by these
apps can be transformed into daily time series characterizing each user's
activity. We use probabilistic and survival analysis to build multiple
personalized measures of meaningful engagement, which could serve to tailor
content and digital interventions suiting each health worker's specific needs.
Special attention is given to the problem of detecting churn, understood as a
marker of complete disengagement. We discuss the application of our methods to
the Indian and Ethiopian users of the Safe Delivery App, a capacity-building
tool for skilled birth attendants. This work represents an important step
towards a full characterization of user engagement in mobile health
applications, which can significantly enhance the abilities of health workers
and, ultimately, save lives.
- Abstract（参考訳）: モバイルヘルスアプリは、コミュニケーション、効率、サービスの品質を改善することで、医療エコシステムに革命をもたらしている。
低所得国や中所得国では、患者や医療従事者の健康成果や行動に関する情報の発信源として、また、個人的および集団的な政策介入を提供するための適切なチャネルを提供する。
本稿では,医療従事者や医療従事者を支援するデジタルヘルスアプリに焦点をあて,モバイルヘルスへのユーザエンゲージメントを研究するためのフレームワークを提案する。
これらのアプリによって生成される行動ログは、各ユーザーのアクティビティを特徴付ける日々の時系列に変換できる。
確率的・生存的分析を用いて、有意義なエンゲージメントの複数のパーソナライズされた尺度を構築し、各医療従事者の特定のニーズに合ったコンテンツやデジタル介入の調整に役立てる。
完全解離のマーカーとして理解されているチャーン検出の問題に特に注意が払われる。
本手法をインド人およびエチオピア人を対象に,有能な出生支援者のためのキャパシティ構築ツールであるSafe Delivery Appのユーザを対象に検討した。
この研究は、モバイル健康アプリケーションにおけるユーザエンゲージメントの完全な評価に向けた重要なステップであり、医療従事者の能力を大幅に向上させ、最終的には命を救うことができる。
関連論文リスト
- The Digital Transformation in Health: How AI Can Improve the Performance of Health Systems [2.8351008282227266]
モバイルヘルスは、医療提供と患者のエンゲージメントに革命をもたらす可能性がある。
適応的な介入の配信を可能にする人工知能と強化学習プラットフォームを提案する。
このプラットフォームの柔軟性は、さまざまなモバイルヘルスアプリケーションやデジタルデバイスに接続し、パーソナライズされたレコメンデーションを送信することで、デジタルツールがヘルスシステムの結果に与える影響を大幅に改善することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-24T13:52:15Z) - Harnessing the Digital Revolution: A Comprehensive Review of mHealth Applications for Remote Monitoring in Transforming Healthcare Delivery [1.03590082373586]
このレビューでは、遠隔医療プラットフォーム、慢性疾患管理用のモバイルアプリ、ウェアラブルデバイスなど、リモート監視に使用されるさまざまなタイプのmHealthアプリケーションを強調している。
これらの応用の利点は、患者の成果の改善、医療へのアクセスの向上、医療費の削減、医療格差への対処である。
しかしながら、プライバシやセキュリティ上の懸念、技術的なインフラストラクチャの欠如、規制のイシュー、データの正確性、ユーザの遵守、ディジタルディビジョンといった課題や制限には対処する必要がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-26T11:32:43Z) - Optimizing HIV Patient Engagement with Reinforcement Learning in Resource-Limited Settings [2.619524972111665]
CHARMアプリは、コミュニティヘルスワーカー(CHW)のためのAIネイティブモバイルアプリ
本稿では、CHARMの開発、統合、および今後の強化学習に基づく適応的介入について詳述する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-14T15:55:31Z) - A Comprehensive Picture of Factors Affecting User Willingness to Use
Mobile Health Applications [62.60524178293434]
本研究の目的は,mHealthアプリのユーザ受け入れに影響を与える要因を検討することである。
利用者のデジタルリテラシーは、個人情報を共有するオンライン習慣に続き、使用意欲に最も強い影響を与える。
居住国、年齢、民族、教育などの利用者の人口統計学的背景は、顕著な緩和効果がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-10T08:11:21Z) - The Design and Implementation of a National AI Platform for Public
Healthcare in Italy: Implications for Semantics and Interoperability [62.997667081978825]
イタリア国立衛生局は、その技術機関を通じて人工知能を採用している。
このような広大なプログラムには、知識領域の形式化に特別な注意が必要である。
AIが患者、開業医、健康システムに与える影響について疑問が投げかけられている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-24T08:00:02Z) - Multi-task Learning for Personal Health Mention Detection on Social
Media [70.23889100356091]
本研究では、マルチタスク学習フレームワークを用いて、利用可能な注釈付きデータを活用し、メインタスクのパフォーマンスを向上させる。
我々は、感情検出を補助タスクとして利用することで、感情情報を対象タスクに組み込むことに重点を置いている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-09T23:49:00Z) - Learning Language and Multimodal Privacy-Preserving Markers of Mood from
Mobile Data [74.60507696087966]
精神状態は、先進医療に共通する国でも診断されていない。
人間の行動を監視するための有望なデータソースのひとつは、日々のスマートフォンの利用だ。
本研究では,自殺行動のリスクが高い青少年集団の移動行動のデータセットを用いて,日常生活の行動マーカーについて検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-24T17:46:03Z) - Using a Personal Health Library-Enabled mHealth Recommender System for
Self-Management of Diabetes Among Underserved Populations: Use Case for
Knowledge Graphs and Linked Data [0.11470070927586014]
本稿では、患者PHLに蓄積されたデジタルヘルスデータとコンテキスト知識の他のソースの両方を組み込んだモバイルヘルスデジタル介入の実施を報告する。
我々は、phlに格納されている知識のタイプの構築、管理、統合に使用される技術基盤について述べる。
提案するphlは、患者とその介護者が健康に関する意思決定において中心的な役割を果たすのに役立つ。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-16T20:43:17Z) - Assessing the Severity of Health States based on Social Media Posts [62.52087340582502]
ユーザの健康状態の重症度を評価するために,テキストコンテンツとコンテキスト情報の両方をモデル化する多視点学習フレームワークを提案する。
多様なNLUビューは、ユーザの健康を評価するために、タスクと個々の疾患の両方に効果を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-21T03:45:14Z) - COVI White Paper [67.04578448931741]
接触追跡は、新型コロナウイルスのパンデミックの進行を変える上で不可欠なツールだ。
カナダで開発されたCovid-19の公衆ピアツーピア接触追跡とリスク認識モバイルアプリケーションであるCOVIの理論的、設計、倫理的考察、プライバシ戦略について概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-18T07:40:49Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。