Depression drabbar cirka 15 % av USA:s befolkning och anses vara en viktig riskfaktor för dåliga resultat hos patienter med olika sjukdomar. Automatiserad hälsoutbildning och beteendeförändringar program har potential att hjälpa till att ta itu med många av bristerna i hälso-och sjukvård. Dessa systems roll i vården av patienter med depression har dock inte undersökts tillräckligt. I den aktuella studien försökte vi utvärdera hur sjukhusvårdspatienter skulle svara på en dator animerad konversationsagent som har utvecklats för att ge information på ett empatiskt sätt om en patients utskrivningsplan. I synnerhet försökte vi undersöka hur patienter som har en hög nivå av depressiva symtom svarar på detta system. Terapeutisk allians-det förtroende och övertygelse att en patient och leverantör har i att arbeta tillsammans för att uppnå ett önskat terapeutiskt resultat-har använts som den primära utfallet mått, eftersom det har visat sig vara viktigt för att förutsäga resultat över ett brett spektrum av hälsoproblem, inklusive depression. I en utvärdering av 139 sjukhuspatienter som interagerade med läkemedlet vid tidpunkten för utskrivning, alla patienter, oavsett depressiva symtom, bedömde agenten mycket hög på mått på tillfredsställelse och användarvänlighet, och mest föredrog att få sin utskrivning information från agenten jämfört med sina läkare eller sjuksköterskor på sjukhuset. Dessutom fann vi att patienter med symtom som tyder på större depression bedömde läkemedlet signifikant högre på terapeutisk allians jämfört med patienter som inte hade större depressiva symtom. Vi drar slutsatsen att empatiska agenter utgör en lovande teknik för patientbedömning, utbildning och rådgivning för dem som är i störst behov av komfort och omsorg i slutenvården.
al REF utvecklade en animerad samtalsagent som ger information om en patients sjukhusurladdningsplan på ett empatiskt sätt.
1 Response to a Relational Agent by Hospital Patients with Depressive Symptoms
{'venue': 'Interacting with computers', 'journal': 'Interacting with computers', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}