論文の概要: Understanding Perspectives of Patients, Caregivers and Clinicians towards Emerging Collaborative-decision Making Technologies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.21777v1
- Date: Wed, 20 May 2026 22:11:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-22 16:35:42.005348
- Title: Understanding Perspectives of Patients, Caregivers and Clinicians towards Emerging Collaborative-decision Making Technologies
- Title(参考訳): 創発的協調意思決定技術への患者, 介護者, 臨床医の展望
- Authors: Ray-Yuan Chung, Athena Ortega, Zixuan Xu, Daeun Yoo, Jaime Snyder, Wanda Pratt, Aaron Wightman, Ryan Hutson, Cozumel Pruette, Ari Pollack,
- Abstract要約: 小児科では、患者、介護者、臨床医が健康決定の責任を負うが、限られた協力が成果を損なうことがある。
我々は,対話型ダッシュボード,VRシミュレータ,AI音声アシスタントなど,協調的意思決定技術に対する意思決定者認識の質的研究を行った。
発見は、グループ間でのユーザの意見の違いを明らかにし、テクノロジーの受容が、これらの技術に対するユーザの信頼と結びついていることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.735308457237344
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In pediatrics, patients, caregivers, and clinicians share responsibility for health decisions, but limited collaboration can undermine outcomes. We conducted a qualitative study examining decision-makers perceptions toward collaborative decision-making technologies, including interactive dashboards, VR simulators, and AI voice assistants. Findings reveal differences in user opinions across groups and indicate technology acceptance is linked to users trust of these technologies. Technology developers and researchers need to explore design and implementation strategies that build and facilitate trust or appropriate distrust between users and these novel technologies before these tools can effectively support collaborative decision-making.
- Abstract(参考訳): 小児科では、患者、介護者、臨床医が健康決定の責任を負うが、限られた協力が成果を損なうことがある。
我々は,対話型ダッシュボード,VRシミュレータ,AI音声アシスタントなど,協調的意思決定技術に対する意思決定者認識の質的研究を行った。
発見は、グループ間でのユーザの意見の違いを明らかにし、テクノロジーの受容が、これらの技術に対するユーザの信頼と結びついていることを示す。
技術開発者と研究者は、これらのツールが協調的な意思決定を効果的にサポートする前に、ユーザーとこれらの新しい技術の間の信頼や適切な不信を構築し、促進する設計と実装戦略を探求する必要がある。
関連論文リスト
- Dyadic Partnership(DP): A Missing Link Towards Full Autonomy in Medical Robotics [49.546007696964146]
Dyadic Partnershipの概念は、ロボットと臨床医が知的、専門家の交流とコラボレーションを行う新しいパラダイムである。
本稿では,臨床インテリジェンス,マルチモーダルな意図認識,コラーニングフレームワーク,高度な可視化,説明可能な信頼と認識の相互作用など,このようなシステムを実現するために必要な基本コンポーネントについて概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-13T13:05:14Z) - From Retrieving Information to Reasoning with AI: Exploring Different Interaction Modalities to Support Human-AI Coordination in Clinical Decision-Making [8.052832956451569]
本研究は,臨床医が意思決定支援のために異なるインタラクション・モダリティ(LLMとのテキストベースの会話,対話的,静的UI,音声)をどう感じているかを検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-29T21:32:12Z) - Interprofessional and Agile Development of Mobirobot: A Socially Assistive Robot for Pediatric Therapy Across Clinical and Therapeutic Settings [0.0]
本稿では,外傷,骨折,うつ病から回復した子どもの移動を支援するために開発された社会支援ロボットMobirobotを提案する。
このロボットは、シンプルなセットアップ、適応可能なエクササイズルーチン、インタラクティブなガイダンス、モチベーションダイアログ、モニタリングとノーコードシステムフィードバックのためのグラフィカルユーザインターフェース(GUI)を備えている。
現在、受容性、ユーザビリティ、そして認識される治療的利益を評価するために、実現可能性の研究が進行中である。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-14T19:55:04Z) - Developer Insights into Designing AI-Based Computer Perception Tools [0.29792635122213634]
人工知能(AI)ベースのコンピュータ認識(CP)技術は、モバイルセンサーを使用して、臨床意思決定のための行動データや生理データを収集する。
本研究は,AIベースのCPツールの開発者に対する20回の詳細なインタビューから得られた知見を報告する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-29T16:01:02Z) - Investigating Collaborative Data Practices: a Case Study on Artificial
Intelligence for Healthcare Research [1.3178083420209858]
英国における複数の長期的条件を理解し管理するためにAIツールを適用する研究コンソーシアムのコラボレーティブデータプラクティスについて検討する。
本研究は,知識共有のためのツールの適応と,オーディエンスに基づく情報の調整について明らかにした。
私たちはミーティングを、規律間の交流を促進し、知識のブレンディングと創出を可能にするキーセッティングとして特定します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T10:19:33Z) - FUTURE-AI: International consensus guideline for trustworthy and deployable artificial intelligence in healthcare [73.78776682247187]
医療AIに関連する技術的、臨床的、倫理的、法的リスクに関する懸念が高まっている。
この研究は、Future-AIガイドラインを、医療における信頼できるAIツールの開発とデプロイを導くための最初の国際コンセンサスフレームワークとして説明している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-11T10:49:05Z) - Factors that influence the adoption of human-AI collaboration in
clinical decision-making [0.0]
我々は、医療分野の専門家との半構造化インタビューを連続して実施することで、人間とAIのコラボレーションの導入の要因を特定した。
我々は、関連する6つの要因を特定し、それらの間の既存の緊張と効果的な人間とAIのコラボレーションを強調します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-19T18:19:39Z) - Intelligent interactive technologies for mental health and well-being [70.1586005070678]
本論文では,既存ソリューションの将来展望を批判的に分析する。
特に、私たちは。
メンタルヘルスのための技術の概要を説明します。
提案された基準に照らして テクノロジーを批判的に分析する
これらの技術の設計見通しを提供するのです
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-11T19:04:21Z) - Deep Technology Tracing for High-tech Companies [67.86308971806322]
我々は、各ハイテク企業にカスタマイズされた最も可能な技術方向を自動的に見つけるために、新しいデータ駆動ソリューション、すなわちDeep Technology Forecasting(DTF)フレームワークを開発する。
DTFは、潜在的な競合認識(PCR)、協調技術認識(CTR)、Deep Technology Tracing(DTT)ニューラルネットワークの3つのコンポーネントで構成されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-02T07:44:12Z)
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。