良好的健康和慢性疾病之间的区别是及时的文本还是友好的提醒？ anuje / Shutterstock.com
当我在办公室工作时接到电话时是3月2014。 另一端的人自我介绍了Loma Linda大学SACHS心脏诊所的主要心脏护士Linda Houston-Feenstra博士。 她说她听说过我的工作 有说服力的技术特别是它如何影响人们的态度或行为改变。 她希望我帮她治疗心衰患者。
这些患者未能遵守自我管理的方案，如运动，饮食和每天测量血糖，并且越来越多的患者在出院后的30天内回到医院，这被称为30天医院再入院。
从而开始了长期而富有成效的合作，从而产生了三篇论文，几项新技术，众多研究出版物，赠款和一家创业公司。
在此之前，我一直积极参与多个医疗保健信息技术项目，在此之前，我们一直在利用现有理论来实施短信，医疗应用或服务等系统，以帮助患者。 我的 IDEA实验室 克莱蒙特已经开始关注预防和改变行为。 休斯顿 - 芬斯特拉博士的电话是帮助我的实验室发现使用数字技术改善慢性病管理的潜在和陷阱的关键一步。
什么是说服技术？
有说服力的技术可以是任何形式的信息和通信技术，它们与人们互动以改变他们的态度和/或行为。 在与Houston-Feenstra博士的工作人员多次会面后，我们对该问题有了很好的理解：即遵守自我管理的障碍以及为什么越来越多的患者在30天内回到ICU。 然后我们能够设计一个远程家庭监控系统，包括一个名为的免费应用程序 我的心.
当患者离开诊所时，他们的智能手机上安装了蓝牙功能秤，血压袖带，血糖仪和MyHeart。 患者每天测量生命体征并在应用程序中记录他们的症状。 该系统收集了每日数据，如体重，血压，血糖和活动（步骤）以及有关其症状的五个问题的答案，他们根据美国心脏协会的指南对1-10进行评分。 MyHeart应用程序提供了激励消息以及任何缺失的重要数据的提醒。
所有数据都通过仪表板引导并显示给Houston-Feenstra博士的工作人员。 此外，每个传入的重要数据或症状都是通过规则过滤器进行的，该规则过滤器有助于将每位患者分类为高，中或低的再入院风险。 然后，护士可以打电话给高危患者，并通过药物改变，饮食建议或提供锻炼建议进行干预，帮助他们待在家里。
自2008以来，我一直对这个领域着迷，并在我的实验室中制定了一个积极的研究议程，我们设计了几种有说服力的技术。 当人们考虑慢性病时，往往归结为某些行为。 我们以肥胖和糖尿病为例。 研究表明，这些往往是由于饮食不当，缺乏运动，忘记服药等原因造成的。
有说服力的应用程序可以提醒人们，提供动机，并帮助他们实现目标。 它可以通过简单的日常文本消息或使用具有蓝牙功能的接口或虚拟化身的花哨应用程序来完成。
为什么我们需要外部激励因素？
为什么我们不做必要的事情呢？ 人类心理学的这一方面对于理解设计仅可作为支持工具的技术非常重要。 这里可以应用许多众所周知的行为改变理论。 理论如 健康信念模型, 反农业理论, 计划行为理论 和 跨理论的变革阶段 理论都有助于我们理解人类行为的细微差别。
我们来看一个简单的案例吧。 约翰肥胖，但喜欢喝富含卡路里的苏打水。 反对论证说，仅仅向约翰说“不要喝可口可乐”是不够的。我们必须提供另一种选择，例如“多喝维生素水。”那么，约翰心中会发生什么。有一段时间的冲突，他在这两个陈述中都在努力。 他权衡利弊，最后做出决定。
行为心理学家 BJ福格 将行为改变描述为依赖于动机，能力和触发因素的数学关系。 动机水平可以高或低; 我们执行或做某事的能力可能很高或很低; 但是触发器，外部刺激，通常可以提供重要的推动力，使我们行动并执行所需的行动或行为。
提供量身定制的信息有助于提高动力和能力。 在我实验室的研究中，我和我的同事发现，用户可以采取行动的触发器，称为“可操作触发器”，可以影响行为改变。 我们越来越多地看到，这种有说服力的技术可以根据种族差异，文化方面甚至语言问题进行定制。 来自我实验室的学生以及来自南加州大学的少数本科学生目前正在与Cigna公司合作，测试量身定制的短信及其对糖尿病自我管理的影响。
我们在研究中发现，尽管有轻微的推动和提醒，但我们可能会在行为中出现短期变化，但经过一段时间的复发。 我们如何才能将可持续的行为变为一种习惯？
将短期变化转变为长期习惯
我的研究生，我的同事Ala Alluhaidan， 大卫德鲁，我研究了这个问题，最近出来了 赋权理论。 我们的结论是，患者需要感到自己有能力，并且诸如与他们的目标一致的信息以及社会和社区支持等事项可以在帮助实现他们期望的结果方面发挥重要作用。 挑战在于将这些构造编程为软件实现。
Loma Linda的心力衰竭研究导致了这一研究 一个小型试点试验 有8位患者，我们看到了显着的结果：在30天内没有一名患者再次入院。 他们的生活质量也有所提高。 从那时起，我们通过剥离一家名为的创业公司进行了其他试验 DCL健康 与诊所和心脏病医生合作，为患者提供远程家庭监控技术。
今天，我们正在开发一种人工智能系统，可以从远程家庭监测数据中学习，并根据生命和症状变量的某些组合，预测再入院的风险或严重胸痛的可能性。 我们现在正进入一个激动人心的数字医疗技术阶段，我们可以在一定程度上准确地预测患者可能发生的事情，然后提前采取预防措施并制定干预措施。
MyHeart背后的技术现在正在寻找其他慢性疾病，如糖尿病和慢性阻塞性肺病。 每种疾病都需要测量特定的生命体征和症状，并且有不同的规则来过滤它们，但可以用于帮助患者。
这个领域的数字技术正在兴起。 风险可能包括电池故障，网络传输问题以及此类技术的可持续使用。 我相信这些事情会随着时间的推移而改善，但就目前而言，这些数字健康工具实际上拯救了生命。
关于作者
技术设计与管理教授Samir Chatterjee， 克莱蒙特研究生大学
这本书的作者
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