Erschwingliches Gesundheits-Coaching durch Konversationstechnologie
Ein neues System verbessert den Zugang zu Gesundheitscoaching durch automatisierte Dialoge.
― 5 min Lesedauer
Inhaltsverzeichnis
Gesundheitscoaching spielt eine wichtige Rolle dabei, Patienten zu helfen, Lebensstilziele zu setzen und zu erreichen, was zu einem besseren Management von chronischen Krankheiten und psychischen Problemen führt. Allerdings kann traditionelles Gesundheitscoaching sehr teuer und für viele Menschen, insbesondere aus einkommensschwachen Verhältnissen, schwer zugänglich sein. Um diese Herausforderung anzugehen, schlagen wir ein System vor, das es Patienten ermöglicht, mit einem Computerprogramm zu sprechen, das sie beim Erstellen und Erreichen spezifischer Gesundheitsziele unterstützt und gleichzeitig einfühlsam auf ihre Emotionen reagiert.
Die Bedeutung von Gesundheitscoaching
Gesundheitscoaching konzentriert sich darauf, mit Patienten zu arbeiten, um persönliche gesundheitsbezogene Ziele zu identifizieren und zu erreichen. Diese Methode hat positive Ergebnisse im Umgang mit chronischen Erkrankungen wie Diabetes und Herzkrankheiten sowie bei psychischen Problemen wie Angstzuständen und Depressionen gezeigt. Leider stehen viele einkommensschwache Menschen vor Barrieren beim Zugang zu diesen Dienstleistungen, da sie oft kostspielig sind und viele Ressourcen erfordern.
So funktioniert unser System
Unser vorgeschlagenes System zielt darauf ab, einen Dialog zwischen Patienten und einem Coaching-Programm zu schaffen. Der erste Schritt in diesem Prozess besteht darin, ein realistisches Ziel für den Patienten zu setzen, das den S.M.A.R.T-Kriterien folgt: Spezifisch, Messbar, Erreichbar, Relevant und Zeitgebunden. Nachdem ein Ziel festgelegt wurde, checkt das System regelmässig beim Patienten nach, wie es mit dem Fortschritt aussieht, und hält ihn im Prozess engagiert.
Ein wichtiger Teil des Gesundheitscoachings ist das Erkennen emotionaler Hinweise von Patienten und das einfühlsame Reagieren darauf. Das kann herausfordernd sein, da Emotionen subtil und schwer zu interpretieren sein können. Unser System ist so konzipiert, dass es diese Interaktion verbessert, indem es ein vereinfachtes Verständnis von Gesprächen verwendet und Antworten erstellt, die den emotionalen Zustand des Patienten berücksichtigen.
Systems
Herausforderungen beim Aufbau desDie Erstellung dieses Dialogsystems bringt einige Schwierigkeiten mit sich. Erstens ist die Menge an realen Gesundheitscoaching-Dialogdaten, die zur Verfügung steht, begrenzt. Dieser Mangel an Daten erschwert es, ein System aufzubauen, das Patienten gut verstehen und darauf reagieren kann. Zweitens ist Empathie in den Antworten komplex, und es kann schwierig sein, einen Computer so zu programmieren, dass er einfühlsam reagiert.
Unser Ansatz
Um diese Herausforderungen zu überwinden, schlagen wir ein modulares Gesundheitscoaching-Dialogsystem vor, das vereinfachte Methoden zur Sprachverständnis und zur Erzeugung natürlicher Antworten verwendet. Das System besteht aus drei Hauptteilen:
Sprachverständnis: Dieser Teil konzentriert sich darauf, die Ziele der Patienten zu verfolgen und ihre Emotionen basierend auf dem, was sie sagen, zu interpretieren.
Antwortgenerierung: Dieser Teil erstellt bedeutungsvolle Antworten basierend auf dem Kontext des Gesprächs und dem emotionalen Zustand des Patienten.
Empathie-Generierung: Dieser wichtige Aspekt des Systems zielt darauf ab, zu erkennen, wann Patienten starke Emotionen erleben, und auf einfühlsame und unterstützende Weise zu reagieren.
Die Vorteile unseres Systems
Durch Tests und Bewertungen haben wir festgestellt, dass unser System Antworten generieren kann, die im Vergleich zu früheren Modellen einfühlsamer und kohärenter sind. Es schneidet auch besser bei Aufgaben im Zusammenhang mit Sprachverständnis ab, während es weniger Aufwand bei der Datenannotation erfordert. Das ist bedeutend, weil es uns ermöglicht, einen effektiveren Gesundheitscoaching-Service anzubieten, der von mehr Menschen, insbesondere von denen in ressourcenschwachen Umgebungen, genutzt werden kann.
Verwandte Forschung
Der Einsatz von Gesprächsagenten im Gesundheitswesen wurde untersucht, wobei verschiedene Chatbots in unterschiedlichen Umgebungen wie dem Management chronischer Krankheiten und der Psychotherapie eingesetzt wurden. Während einige Systeme Fortschritte gemacht haben, haben sie oft Schwierigkeiten mit einem natürlicheren Sprachverständnis und der Generierung menschlicher Antworten. Unsere vorherige Arbeit hat reale Gesundheitscoaching-Dialoge gesammelt und den Grundstein für dieses neue System gelegt.
Struktur unseres Dialogsystems
Der Gesundheitscoaching-Dialogprozess besteht aus zwei Hauptphasen: Zielsetzung und Zielimplementierung. In der Zielsetzungsphase hilft das System dem Patienten, ein spezifisches Gesundheitsziel zu umreissen. Sobald das Ziel festgelegt ist, wechselt das System zur Zielimplementierungsphase, in der es kontinuierlich den Fortschritt des Patienten überprüft und das Engagement aufrechterhält.
Die vom System verfolgten Zielattribute umfassen Arten von Aktivitäten, Mengen, Zeit und Vertrauensniveaus. Dieses modulare Modell hilft, den Fortschritt im Auge zu behalten und ermöglicht Flexibilität beim Anpassen der Ziele nach Bedarf.
Bewertung unseres Systems
Wir haben unser System bewertet, um seine Effektivität in zwei Schlüsselbereichen zu messen: dem Verständnis der Ziele des Patienten und der Generierung relevanter Antworten. Die Ergebnisse zeigten, dass unser System in der Lage ist, Ziele genau zu verfolgen und Antworten zu generieren, die kohärent, einfühlsam und relevant für das Gespräch sind.
Ausblick
Unsere Arbeit stellt einen wichtigen Schritt in Richtung der Schaffung automatisierter und zugänglicher Gesundheitscoaching-Systeme dar. Indem wir ein vereinfachtes Dialogsystem anbieten, hoffen wir, den Patienten besser unterstützen zu können, insbesondere in ressourcenschwachen Umgebungen.
Zukünftige Richtungen
In Zukunft planen wir, verschiedene Bereiche zur Verbesserung zu erkunden. Ein Ziel besteht darin, empathisches Verständnis und Antwortgenerierung in ein einziges, kohärentes System zu integrieren, das in der Lage ist, klare Erklärungen zu seinen Antworten zu geben. Wir beabsichtigen auch, umfassendere Bewertungen aus der Perspektive sowohl der Coaches als auch der Patienten durchzuführen, um die Effektivität des Systems bei der Unterstützung der Benutzer zu bewerten, ihre Gesundheitsziele zu erreichen.
Fazit
Zusammenfassend zielt unser vorgeschlagenes Gesundheitscoaching-Dialogsystem darauf ab, effektive Unterstützung für Patienten in ressourcenschwachen Umgebungen zu bieten. Durch die Vereinfachung der Prozesse zum Sprachverständnis und zur Antwortgenerierung haben wir ein System geschaffen, das Patienten ansprechen kann, während es ihre emotionalen Bedürfnisse berücksichtigt. Unsere Hoffnung ist, dass dieses System den Weg für zugänglichere Gesundheitscoaching-Dienstleistungen ebnen wird, sodass mehr Menschen von den positiven Effekten des Gesundheitscoachings profitieren können.
Titel: Towards Enhancing Health Coaching Dialogue in Low-Resource Settings
Zusammenfassung: Health coaching helps patients identify and accomplish lifestyle-related goals, effectively improving the control of chronic diseases and mitigating mental health conditions. However, health coaching is cost-prohibitive due to its highly personalized and labor-intensive nature. In this paper, we propose to build a dialogue system that converses with the patients, helps them create and accomplish specific goals, and can address their emotions with empathy. However, building such a system is challenging since real-world health coaching datasets are limited and empathy is subtle. Thus, we propose a modularized health coaching dialogue system with simplified NLU and NLG frameworks combined with mechanism-conditioned empathetic response generation. Through automatic and human evaluation, we show that our system generates more empathetic, fluent, and coherent responses and outperforms the state-of-the-art in NLU tasks while requiring less annotation. We view our approach as a key step towards building automated and more accessible health coaching systems.
Autoren: Yue Zhou, Barbara Di Eugenio, Brian Ziebart, Lisa Sharp, Bing Liu, Ben Gerber, Nikolaos Agadakos, Shweta Yadav
Letzte Aktualisierung: 2024-04-12 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2404.08888
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2404.08888
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.