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Coaching per la salute a prezzi accessibili grazie alla tecnologia conversazionale

Un nuovo sistema migliora l'accessibilità al coaching sulla salute tramite dialoghi automatizzati.

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Indice

Il coaching per la salute gioca un ruolo fondamentale nell'aiutare i pazienti a stabilire e raggiungere Obiettivi di vita, portando a una migliore gestione delle malattie croniche e dei problemi di salute mentale. Tuttavia, il coaching tradizionale può essere molto costoso e difficile da accedere per molte persone, in particolare per quelle provenienti da contesti a basso reddito. Per affrontare questa sfida, proponiamo un Sistema che consente ai pazienti di parlare con un programma informatico che può guidarli nella creazione e nel raggiungimento di obiettivi di salute specifici, rispondendo anche alle loro emozioni con cura.

L'importanza del coaching per la salute

Il coaching per la salute si concentra sul lavorare con i pazienti per identificare e raggiungere obiettivi di salute personali. Questo metodo ha mostrato risultati positivi nella gestione di condizioni croniche come il diabete e le malattie cardiache, oltre ad aiutare con problemi di salute mentale come ansia e depressione. Sfortunatamente, molte persone a basso reddito affrontano barriere nell'accesso a questi servizi, principalmente perché possono essere costosi e richiedere molte risorse.

Come funziona il nostro sistema

Il nostro sistema proposto mira a creare un dialogo tra i pazienti e un programma di coaching. Il primo passo in questo processo è stabilire un obiettivo realistico per il paziente, seguendo i criteri S.M.A.R.T: Specifico, Misurabile, Achievable, Rilevante e Temporale. Dopo che un obiettivo è stato stabilito, il sistema si aggiorna con il paziente per vedere come sta procedendo e mantenerlo coinvolto nel processo.

Una parte fondamentale del coaching per la salute è riconoscere i segnali emotivi dei pazienti e rispondere in modo empatico. Questo può essere difficile perché le emozioni possono essere sottili e difficili da interpretare. Il nostro sistema è progettato per migliorare questa interazione utilizzando una comprensione semplificata della conversazione e creando Risposte che considerano lo stato emotivo del paziente.

Sfide nella costruzione del sistema

Creare questo sistema di conversazione presenta alcune difficoltà. Innanzitutto, la quantità di dati di dialogo di coaching per la salute nel mondo reale disponibili è limitata. Questa mancanza di dati rende difficile costruire un sistema in grado di comprendere e rispondere bene ai pazienti. In secondo luogo, l'empatia nelle risposte è complessa e può essere difficile programmare un computer per rispondere in modo premuroso.

Il nostro approccio

Per superare queste sfide, proponiamo un sistema di dialogo per il Coaching della salute modulare che coinvolge metodi semplificati per comprendere il linguaggio e generare risposte che sembrano naturali. Il sistema include tre parti principali:

  1. Comprensione del linguaggio: Questa parte si concentra sul monitoraggio degli obiettivi dei pazienti e sull'interpretazione delle loro emozioni in base a ciò che dicono.

  2. Generazione delle risposte: Questa parte crea risposte significative in base al contesto della conversazione e allo stato emotivo del paziente.

  3. Generazione di empatia: Questo aspetto importante del sistema mira a riconoscere quando i pazienti stanno vivendo emozioni forti e rispondere in modo premuroso e di supporto.

I benefici del nostro sistema

Attraverso test e valutazioni, abbiamo scoperto che il nostro sistema può generare risposte più empatiche e coerenti rispetto ai modelli precedenti. Si comporta anche meglio in compiti legati alla comprensione del linguaggio, richiedendo nel contempo meno sforzi nella annotazione dei dati. Questo è significativo perché ci consente di offrire un servizio di coaching per la salute più efficace, accessibile a più persone, in particolare a quelle in contesti a basso reddito.

Ricerca correlata

L'uso di agenti conversazionali nella sanità è stato studiato, con vari chatbot impiegati in diversi contesti come la gestione delle malattie croniche e la terapia per la salute mentale. Anche se alcuni sistemi hanno fatto progressi, spesso faticano con la comprensione del linguaggio naturale e la generazione di risposte simili a quelle umane. Il nostro lavoro precedente ha raccolto dialoghi di coaching per la salute nel mondo reale, preparando il terreno per questo nuovo sistema.

Struttura del nostro sistema di dialogo

Il processo di dialogo del coaching per la salute consiste in due fasi principali: impostazione degli obiettivi e implementazione degli obiettivi. Durante la fase di impostazione degli obiettivi, il sistema aiuta il paziente a delineare un obiettivo di salute specifico. Una volta stabilito l'obiettivo, il sistema passa alla fase di implementazione degli obiettivi, in cui controlla continuamente i progressi del paziente e mantiene l'impegno.

Gli attributi degli obiettivi monitorati dal sistema includono tipi di attività, quantità, tempo e livelli di fiducia. Questo modello modulare aiuta a tenere traccia dei progressi e consente flessibilità nell'aggiustare gli obiettivi secondo necessità.

Valutazione del nostro sistema

Abbiamo condotto valutazioni del nostro sistema per misurare la sua efficacia in due aree chiave: comprensione degli obiettivi del paziente e generazione di risposte pertinenti. I risultati hanno mostrato che il nostro sistema è in grado di monitorare accuratamente gli obiettivi e generare risposte che sono coerenti, empatiche e rilevanti per la conversazione.

Avanzando

Il nostro lavoro rappresenta un passo importante verso la creazione di sistemi di coaching per la salute più automatizzati e accessibili. Offrendo un sistema di dialogo semplificato, speriamo di fornire un miglior supporto ai pazienti, specialmente in contesti a basso reddito.

Direzioni future

Guardando al futuro, intendiamo esplorare diverse aree per il miglioramento. Un obiettivo è quello di integrare la comprensione empatica e la generazione di risposte in un unico sistema coeso in grado di fornire spiegazioni chiare sulle proprie risposte. Intendiamo anche condurre valutazioni più complete dal punto di vista di coach e pazienti per valutare l'efficacia del sistema nell'aiutare gli utenti a raggiungere i loro obiettivi di salute.

Conclusione

In conclusione, il nostro sistema di dialogo per il coaching della salute proposto mira a fornire un supporto efficace per i pazienti in contesti a basso reddito. Semplificando i processi di comprensione del linguaggio e generazione di risposte, abbiamo creato un sistema in grado di coinvolgere i pazienti affrontando al contempo le loro esigenze emotive. La nostra speranza è che questo sistema possa aprire la strada a servizi di coaching per la salute più accessibili, permettendo a più persone di beneficiare degli effetti positivi del coaching per la salute.

Fonte originale

Titolo: Towards Enhancing Health Coaching Dialogue in Low-Resource Settings

Estratto: 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.

Autori: Yue Zhou, Barbara Di Eugenio, Brian Ziebart, Lisa Sharp, Bing Liu, Ben Gerber, Nikolaos Agadakos, Shweta Yadav

Ultimo aggiornamento: 2024-04-12 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2404.08888

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2404.08888

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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