SPX Virtual Contents

COVID-19 : De ervaring van patiënten afzonderlijk bestuderen om het gebruik van AI in e-health te ontwikkelen

In een studie die in april 2021 door JMIR Med Inform werd gepubliceerd, gebruikten onderzoekers van de Delft University of Technology patiëntreismapping om het patiëntperspectief centraal te stellen bij het gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) voor de gezondheidszorg. De studie, getiteld “A Patient Journey Map to Improve the Home Isolation Experience of Persons With Mild COVID-19: Design Research for Service Touchpoints of Artificial Intelligence in eHealth”, was gericht op patiënten met milde gevallen van COVID-19 die in zelfisolatie zaten .

Het medische tekort als gevolg van de pandemie en de zelfisolatie van milde gevallen die het heeft veroorzaakt, hebben de voordelen van e-health en AI in de gezondheidszorg benadrukt. Veel voorkomende klachten over AI zijn echter een gebrek aan bruikbaarheid en een providergerichte benadering. Om de thuisisolatie-ervaring voor mensen met milde symptomen van COVID-19 te verbeteren door middel van e-gezondheidsdiensten en AI, was het project van de onderzoekers om de patiëntervaring te verkennen om hun behoeften te verwoorden voordat technologische oplossingen werden ontwikkeld.

De studie

Het onderzoek was gebaseerd op een kwalitatieve analyse van de meest bekeken YouTube-video’s die door patiënten waren gepost. Deze patient journey mapping gaf een uitgebreide beschrijving van de thuisisolatie-ervaring van mensen met milde symptomen van COVID-19, die vervolgens werd gebruikt om inzicht te krijgen in de behoeften van gebruikers, en om behoeften te vinden interactie voor de nuttige toepassing van AI in e-health.

Omdat gegevens over thuisisolatie-ervaringen van mensen met milde symptomen van COVID-19 niet beschikbaar waren en de context geen standaardinterviews toeliet, kozen de onderzoekers ervoor om video’s te gebruiken. Hoewel dit de vooringenomenheid van het onderzoek beperkt en onverwachte informatie naar voren brengt die patiënten belangrijk vinden, levert het problemen op bij het analyseren van de verschillende verhaalstructuren (extractie, codering en synthese van vaak gedeelde ervaringen). Bovendien vertegenwoordigen mensen die hun ervaring online in het Engels plaatsen niet de totale populatie van mensen met milde symptomen van COVID-19 in alle sociaaleconomische klassen en etnische en culturele groepen.

Belangrijkste conclusies

De belangrijkste bevindingen hadden betrekking op:

  • een lange periode van sensibilisatie alvorens positief getest te worden,
  • ervaringen met minder typische en meer persoonlijke symptomen,
  • een ernstige negatieve stemmingsbelevingscurve,
  • onvoldoende ondersteuning van thuiszorg in alle stadia.

De onderzoekers konden ook licht werpen op de voor- en nadelen van sociale media voor patiënten met milde COVID-19 en de belangrijkste contactbehoeften tijdens isolatie synthetiseren om kansen voor AI-concepten te bieden.

Belangrijkste contactbehoeften tijdens thuisisolatie

Er zijn drie belangrijke contactbehoeften vastgesteld. Ten eerste moet de door het virus veroorzaakte angst worden verlicht door betrouwbare informatie over de volksgezondheid te verstrekken. Ten tweede is er meer gepersonaliseerde gezondheidsmonitoring en counseling nodig om symptomen te behandelen. Ten derde is er meer geestelijke gezondheidszorg en sociale steun nodig om de emotionele problemen van mensen met milde COVID-19 positief te beïnvloeden.

E-health diensten aangeboden met AI

Onderzoekers vertaalden patiëntreisinformatie naar waardecreatie voor AI-innovaties in e-health en ontwierpen 3 initiële serviceconcepten voor een AI-toepassing.

  • Betrouwbare informatie over de volksgezondheid

In dit concept kunnen mensen via een mobiele applicatie betrouwbaardere informatie krijgen over COVID-19. De app zou zich richten op het identificeren van groepen en het identificeren van gevarenzones, het bieden van symptoomanalyse en gepersonaliseerde informatie-analyse, evenals ondersteuning voor positieve ontspanning.

  • Persoonlijke gezondheidsbewaking COVID-19

In dit concept kunnen gebruikers, door symptomen en fitnessgegevens in te voeren, zelf diagnosticeren of ze besmet zijn met COVID-19 en gepersonaliseerde zelfcontrole en zorg ontvangen, evenals dagelijkse voorspellingen over hun toestand.

  • Maatschappelijke hulp

In dit concept kunnen gebruikers socializen met mensen die vergelijkbare ervaringen online hebben om meer sociale steun te krijgen.

Conclusie

Deze studie onthult nieuwe kennis en verbetert het professionele begrip van mensen met milde symptomen van COVID-19. Het brengt de dringende behoeften aan e-gezondheidsdiensten samen en stelt concepten voor om een ​​aantal problemen met de dienstverlening op te lossen.

De mening van de SPX Virtual Contents Editorial Board :

« Interessant artikel maar waarvan de conclusies met terughoudendheid geëvalueerd moeten worden. Ten eerste omdat er een aanzienlijke vooringenomenheid bestaat onder mensen die YouTube-video’s gebruiken om hun ervaringen uit te leggen. Ten tweede omdat een steekproef van slechts 5 YouTubers niet erg groot lijkt. Het gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) is interessant om de patiëntreis te krijgen, en de resultaten lijken redelijk, misschien hadden ze ook kunnen worden verkregen door het gebruik van AI met andere vormen van kwalitatief onderzoek zoals gestructureerde interviews of medische verhalen, maar het redelijk is om andere innovatieve gegevensdragers te gebruiken. »