מטרת המחקר

אמון הציבור קובע את הצלחתן של אפליקציות בינה מלאכותית לשינוי התנהגות בריאותית (HBC-AIApp) Health-Behavior-Change Artificial Intelligence Apps . מפתחי אפליקציות מסוג זה זקוקים לשיטות מעשיות מבוססות תיאוריה שיכולות להנחות אותם בהשגת אמון כזה. מטרת המחקר הייתה לפתח מודל קונספטואלי מקיף לתהליך הפיתוח שיאפשר להנחות מפתחים כיצד לבנות HBC-AIApp  על מנת לתמוך ביצירת אמון בקרב משתמשי האפליקציה.

שיטות

אנו מיישמים גישה מולטי-דיסיפלינרית שבה משולבים מידע רפואי, עיצוב ממוקד אדם ושיטות בריאות הוליסטיות כדי להתמודד עם אתגר האמון ב-HBC-AIApps. אינטגרציה זו מרחיבה מודל קונספטואלי של אמון בבינה מלאכותית שפותח על ידי Jermutus ועמיתיו, שמאפייניו מנחים את הרחבת תהליך הפיתוח של ה- IDEAS (integrate, design, assess, and share) HBC-App.

תוצאות

מסגרת ה-HBC-AIApp מורכבת משלושה מרכיבים עיקריים: (1) שיטות פיתוח מערכת, הלומדות את המציאות המורכבת של המשתמשים, ולכן את תפיסותיהם, צרכיהם, מטרותיהם וסביבתם; (2) מתווכים ובעלי עניין אחרים אשר משמעותיים לפיתוח ולהפעלת ה-HBC-AIApp, פריטי קצה הבוחנים את פעילויות המשתמשים באמצעות ה- HBC-AIApp ; ו-(3) הרכיבים המבניים של ה-HBC-AIApp, הלוגיקה של הבינה המלאכותית, והיישום הפיזי. שלושת מרכיבים אלה מתחברים יחד כדי לספק את המודל הקונספטואלי המורחב של אמון ב-HBC-AIApps ואת תהליך פיתוח ה-IDEAS המורחב.

דיון

מסגרת ה-HBC-AIApp שפותחה נבעה מהניסיון שלנו בפיתוח אמון ב-HBC-AIApp. מחקר עתידי יתמקד בלמידת היישום של מסגרת הפיתוח המקיפה המוצעת ל- HBC-AIApp ובשאלה האם יישומה תומך ביצירת אמון באפליקציות כאלה.