人类因素在人工智能驱动的数字解决方案增加体力活动:范围审查
Elia Gabarron1,2, Dillys Larbi2,3, Octavio Rivera-Romero4
1Department of Education, ICT and Learning, Østfold University College, Halden, Norway.
JMIR human factors
|July 3, 2024
概括
人工智能 (AI) 显示了身体活动 (PA) 干预的潜力,但人类因素 (HF) 是成功的关键. 需要更多的长期研究来确认AI.
科学领域:
- 数字健康数字健康
- 人与计算机的交互
- 行为科学 行为科学
背景情况:
- 人工智能 (AI) 提供了改善身体活动 (PA) 干预的潜力.
- 人为因素 (HFs) 对于将AI整合到移动健康 (mHealth) 解决方案中来促进PA至关重要.
- 优化用户与人工智能驱动的mHealth应用程序的交互对于有效的PA推广至关重要.
研究的目的:
- 系统地审查和综合现有关于人工智能驱动的数字解决方案的人类因素 (HFs) 的证据,旨在增加体力活动 (PA).
主要方法:
- 在主要数据库 (PubMed,Embase,IEEE Xplore) 和谷歌学者中进行了全面的范围审查.
- 包括的研究是基于AI的PA解决方案的初级研究,报告了测试结果.
- 数据提取和定性合成侧重于研究特征,干预措施,结果和人工智能特点,使用GRADE评估证据确定性.
主要成果:
- 十五项研究 (2015-2023) 涉及899名参与者 (约. 19-84岁) 进行了分析.
- 推系统和对话代理是常见的AI技术;用户接受度,满意度和可用性经常被评估为HFs.
- 人工智能驱动的技术在增加PA方面表现出适度的确定性,推系统显示出行为改变的潜力 (低确定性证据).
结论:
- 人工智能驱动的技术显示出增强PA的前景,但目前的证据有限.
- 长期研究对于评估持续的行为变化和习惯形成至关重要.
- 优化AI与高频和用户体验的集成对于最大限度地提高PA推广的好处至关重要.
关键词:
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