Chatbots mit künstlicher Intelligenz (KI) sind in der Lage, menschliche Interaktionen durch mündliche, schriftliche oder verbale Kommunikation mit dem Benutzer nachzuahmen. KI-Chatbots können wichtige gesundheitsbezogene Informationen und Dienste bereitstellen, die letztendlich zu vielversprechenden technologiegestützten Interventionen führen.
Lernen: Auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Chatbots zur Förderung von Gesundheitsverhaltensänderungen: eine systematische Überprüfung. Bildnachweis: TippaPatt / Shutterstock.com
KI-Chatbots im Gesundheitswesen
Digitale Telemedizin und aktuelle therapeutische Interventionen sind mit mehreren Herausforderungen verbunden, darunter mangelnde Nachhaltigkeit, geringe Compliance und Inflexibilität. KI-Chatbots sind in der Lage, diese Herausforderungen zu meistern und bieten personalisierten On-Demand-Support, höhere Interaktivität und längere Lebensdauer.
KI-Chatbots verwenden Dateneingaben aus einer Vielzahl von Quellen, gefolgt von einer Datenanalyse, die durch Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und maschinelles Lernen (ML) ergänzt wird. Die Datenausgabe hilft den Benutzern dann, ihre Ziele im Gesundheitsverhalten zu erreichen.
So sind KI-Chatbots in der Lage, verschiedene Gesundheitsverhalten zu fördern, indem sie effizient Interventionen durchführen. Darüber hinaus kann diese Technologie zusätzliche Vorteile bei der Änderung des Gesundheitsverhaltens bieten, indem sie in Körperfunktionen integriert wird.
Die meisten früheren Studien zu KI-Chatbots zielten darauf ab, die Ergebnisse für die psychische Gesundheit zu verbessern. Im Vergleich dazu konzentrieren sich neuere Studien zunehmend auf den Einsatz von KI-Chatbots, um Veränderungen im Gesundheitsverhalten herbeizuführen.
Eine systematische Überprüfung der Auswirkungen von KI-Chatbots auf sich ändernde Lebensstile war jedoch mit mehreren Einschränkungen verbunden. Dazu gehört die Unfähigkeit der Autoren, KI-Chatbots von anderen Chatbots zu unterscheiden. Darüber hinaus zielte diese Studie nur auf eine begrenzte Anzahl von Verhaltensweisen ab und befasste sich nicht mit allen potenziellen Plattformen, die KI-Chatbots verwenden könnten.
Eine neue systematische Übersichtsarbeit, die auf dem Preprint-Server veröffentlicht wurde medRxiv* diskutiert Erkenntnisse aus früheren Studien zu den Eigenschaften, Funktionen und Interventionskomponenten von KI-Chatbots und deren Auswirkungen auf ein breites Spektrum von Gesundheitsverhalten.
Über das Studium
Die aktuelle Studie wurde im Juni 2022 durchgeführt und folgte den PRISMA-Richtlinien. Hier durchsuchten drei Autoren sieben bibliografische Datenbanken, darunter IEEE Xplore, PubMed, JMIR Publications, EMBASE, ACM Digital Library, Web of Science und PsychINFO.
Die Suche umfasste eine Kombination von Schlüsselwörtern aus drei Kategorien. Die erste Kategorie umfasste Schlüsselwörter im Zusammenhang mit KI-basierten Chatbots, die zweite umfasste Schlüsselwörter im Zusammenhang mit Gesundheitsverhalten und die dritte konzentrierte sich auf Interventionen.
Einschlusskriterien für die Suche waren Studien, die Interventionsforschung mit Schwerpunkt auf Gesundheitsverhalten beinhalteten, solche, die auf bestehenden KI-Plattformen oder KI-Algorithmen entwickelt wurden, empirische Studien, die Chatbots verwendeten, englischsprachige Artikel, die zwischen 1980 und 2022 veröffentlicht wurden, sowie Studien, die berichteten quantitative oder qualitative Interventionsergebnisse. Alle Daten wurden aus diesen Studien extrahiert und einer Qualitätsbewertung mit dem Qualitätsbewertungstool der National Institutes of Health (NIH) unterzogen.
Studienergebnisse
Insgesamt 15 Studien erfüllten die Einschlusskriterien, von denen die meisten in entwickelten Ländern vertrieben wurden. Die mittlere Stichprobengröße betrug 116 Teilnehmer, während der Durchschnitt bei 7.200 Teilnehmern lag.
Die meisten Studien schlossen erwachsene Teilnehmer ein, während nur zwei Teilnehmer jünger als 18 waren. Alle Studienteilnehmer hatten Vorerkrankungen und umfassten Personen mit geringer körperlicher Betätigung, übergewichtige Personen, Raucher, Drogenabhängige, Brustkrebspatienten und Medicare-Empfänger.
Zu den gezielten Gesundheitsverhalten gehörten das Aufgeben des Rauchens, die Förderung eines gesunden Lebensstils, die Reduzierung des Drogenmissbrauchs und die Einhaltung von Medikamenten oder Behandlungen. Darüber hinaus verwendeten nur vier Studien randomisierte kontrollierte Studien (RCTs), während andere ein quasi-experimentelles Design verwendeten.
Das Risiko einer Ergebnisberichterstattung und Verzerrung im Randomisierungsprozess war gering, das Risiko einer Verzerrung geplanter Interventionen war gering bis moderat, das Risiko einer Verzerrung bei der Ergebnismessung war moderat und das Risiko von Ergebnissen aus unbeabsichtigten Quellen war hoch. Alle Faktoren für die Beschreibung der KI-Komponenten waren ausreichend, außer der Verarbeitung nicht verfügbarer Eingabedaten und der Eigenschaften der Eingabedaten.
Von 15 Studien berichteten sechs über die Machbarkeit in Bezug auf die durchschnittliche Anzahl der mit dem Chatbot pro Monat ausgetauschten Nachrichten und die Sicherheit. Darüber hinaus berichteten 11 Studien über die Benutzerfreundlichkeit in Bezug auf die Benutzerfreundlichkeit von Inhalten, die Benutzerfreundlichkeit von Chatbots, vom Benutzer initiierte Konversation, einen sicheren Bereich ohne Urteilsvermögen und den Support außerhalb des Büros. Akzeptanz und Engagement wurden in 12 Studien in Bezug auf Zufriedenheit, Bindungsrate, technische Probleme und Dauer des Engagements berichtet.
In sechs Studien wurde über eine erhöhte körperliche Aktivität sowie in drei Studien über eine verbesserte Ernährung durch Chatbot-basierte Interventionen berichtet. Die Raucherentwöhnung wurde in allen vier ausgewerteten Studien berichtet, während eine Studie eine Verringerung des Substanzkonsums und zwei Studien eine Zunahme der Behandlungs- oder Medikamentenadhärenz durch den Einsatz von Chatbots berichteten.
Mehrere Theorien zur Verhaltensänderung wurden in Chatbots integriert, darunter Transtheoretical Model (TTM), Cognitive Behavioral Therapy (CBT), Social Cognitive Theory (SCT), Habit Formation Model, Motivational Interviewing, Mohrs Supportive Accountability Model und emotionsfokussierte Therapie, um Motivationsunterstützung zu bieten und verfolgen Sie das Teilnehmerverhalten. Die meisten Studien zielten auf Verhaltensziele ab, verwendeten Verhaltensüberwachung und boten verhaltensbezogene Informationen, während vier Studien auch emotionale Unterstützung boten.
Die meisten Studien verwendeten verschiedene KI-Techniken wie ML, NLP, Hybrid Health Recommender Systems (HHRS), Hybridtechniken (ML und NLP) und Gesichtsverfolgungstechnologie, um personalisierte Interventionen bereitzustellen. Chatbots nutzten in erster Linie textbasierte Kommunikation und wurden entweder in bereits bestehende Plattformen integriert oder als eigenständige Plattformen ausgeliefert. Darüber hinaus benötigten die meisten Chatbots Daten zu den grundlegenden Informationen der Benutzer, ihren Zielen und Rückmeldungen zur Verhaltensleistung, um die Bereitstellung personalisierter Dienste sicherzustellen.
Fazit
Zusammengenommen können KI-Chatbots effektiv einen gesunden Lebensstil, die Raucherentwöhnung und die Einhaltung von Behandlungen oder Medikamenten fördern. Darüber hinaus ergab die aktuelle Studie, dass KI-Chatbots eine signifikante Benutzerfreundlichkeit, Durchführbarkeit und Akzeptanz aufweisen.
Zusammengenommen sind KI-Chatbots in der Lage, personalisierte Interventionen bereitzustellen, und könnten für unterschiedliche und große Bevölkerungsgruppen skalierbar sein. Es sind jedoch weitere Studien erforderlich, um eine genaue Beschreibung von KI-bezogenen Prozessen zu erhalten, da sich KI-Chatbot-Interventionen noch in der Anfangsphase befinden.
Grenzen
Die aktuelle Studie enthielt keine Metaanalyse und konzentrierte sich nur auf drei Verhaltensergebnisse. Darüber hinaus wurden Artikel aus ungescreenten Datenbanken, Artikel in anderen Sprachen, graue Literatur und unveröffentlichte Artikel nicht in die Überprüfung einbezogen.
Eine zusätzliche Einschränkung war, dass die Interventionen keine klare Beschreibung der ausgeschlossenen KI-Chatbots liefern konnten. Der Studie mangelte es zudem an Verallgemeinerbarkeit und Informationen zur Patientensicherheit waren begrenzt.
*Wichtiger Hinweis
medRxiv veröffentlicht vorläufige wissenschaftliche Berichte, die keiner Peer-Review unterzogen wurden und daher nicht als abschließend angesehen werden sollten, die klinische Praxis/gesundheitsbezogene Verhaltensweisen leiten oder als etablierte Informationen behandelt werden sollten.