論文の概要: On Curating Responsible and Representative Healthcare Video
Recommendations for Patient Education and Health Literacy: An Augmented
Intelligence Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07915v1
- Date: Wed, 13 Jul 2022 01:54:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-24 11:39:21.541819
- Title: On Curating Responsible and Representative Healthcare Video
Recommendations for Patient Education and Health Literacy: An Augmented
Intelligence Approach
- Title（参考訳）: 患者教育と健康リテラシーのための責任・代表的医療ビデオ勧告の策定--強化されたインテリジェンスアプローチ
- Authors: Krishna Pothugunta, Xiao Liu, Anjana Susarla and Rema Padman
- Abstract要約: アメリカの成人の3人に1人がインターネットを使って健康上の懸念を診断し、学んでいる。
健康リテラシーの分割はアルゴリズムの推薦によって悪化する可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.545277272908999
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Studies suggest that one in three US adults use the Internet to diagnose or
learn about a health concern. However, such access to health information online
could exacerbate the disparities in health information availability and use.
Health information seeking behavior (HISB) refers to the ways in which
individuals seek information about their health, risks, illnesses, and
health-protective behaviors. For patients engaging in searches for health
information on digital media platforms, health literacy divides can be
exacerbated both by their own lack of knowledge and by algorithmic
recommendations, with results that disproportionately impact disadvantaged
populations, minorities, and low health literacy users. This study reports on
an exploratory investigation of the above challenges by examining whether
responsible and representative recommendations can be generated using advanced
analytic methods applied to a large corpus of videos and their metadata on a
chronic condition (diabetes) from the YouTube social media platform. The paper
focusses on biases associated with demographic characters of actors using
videos on diabetes that were retrieved and curated for multiple criteria such
as encoded medical content and their understandability to address patient
education and population health literacy needs. This approach offers an immense
opportunity for innovation in human-in-the-loop, augmented-intelligence,
bias-aware and responsible algorithmic recommendations by combining the
perspectives of health professionals and patients into a scalable and
generalizable machine learning framework for patient empowerment and improved
health outcomes.
- Abstract（参考訳）: 研究によると、米国の成人の3人に1人がインターネットを使って健康上の懸念の診断や学習を行っている。
しかし、オンラインの健康情報へのアクセスは、健康情報の提供と利用の格差を悪化させる可能性がある。
健康情報探索行動(Health information seeking behavior、HISB)は、個人が健康、リスク、病気、健康保護行動に関する情報を求める方法である。
デジタルメディアプラットフォーム上での健康情報検索に携わる患者にとって、健康リテラシーの格差は、自身の知識の欠如とアルゴリズムによる推奨の両方によって悪化し、不適切な人口、少数派、低健康リテラシー利用者に不適切な影響を及ぼす結果となる。
本研究は, 大規模ビデオコーパスに適用した高度な分析手法と, YouTubeソーシャルメディアプラットフォームからの慢性状態(糖尿病)に基づくメタデータを用いて, 責任と代表的レコメンデーションを生成できるかどうかを調査する。
本論文は, 患者教育と人口健康リテラシーのニーズに対処するための医療内容のエンコードや理解可能性など, 複数の基準で検索, キュレーションされた糖尿病ビデオを用いたアクターの人口動態特性に関するバイアスに焦点を当てた。
このアプローチは、医療専門家と患者の視点を、患者のエンパワーメントと健康改善のためのスケーラブルで汎用的な機械学習フレームワークに組み合わせることで、人間のループ、強化知性、バイアス認識、責任あるアルゴリズムレコメンデーションに革新をもたらす大きな機会を提供する。
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