[論文レビュー] A Preliminary Survey of Knowledge Discovery on Smartphone Applications (apps): Principles, Techniques and Research Directions for E-health

Wu-Chen Su|arXiv (Cornell University)|Jul 28, 2014

Mobile Health and mHealth Applications参考文献 33被引用数 9

ひとこと要約

本論文は、スマートフォンヘルスアプリケーション（e-Healthアプリ）における知識発見に関する基盤的サーベイを提示し、コアな原則、技術、研究ギャップを特定している。既存の研究を統合することで、アプリコンテンツ、ユーザーのニーズ、データ品質の系統的分析を通じて、信頼性がありパーソナライズされたe-Health情報の提供を支援する将来の研究を導く。

ABSTRACT

People usually seek out varied information to deal with their health problems. However, the large volume of information available may present challenges for the public to distinguish good from suboptimal advice. How to ensure the right information for the right person at the right time and place has always been a challenge. For example, smart phone application vendor markets provide a varied selection of health applications for users. However, there is a lack of substantive reference information for consumers to base well-informed decisions about whether or not to adopt the applications they review and to ascertain the validity of the information provided by these e-health solutions. Thus, this study aims to review the existing relevant research about smart phone applications and identify pertinent research questions in the field of knowledge discovery for health applications that can be addressed in future research. Therefore, this study can be seen as an important step for researchers to explore this domain and extend our work for the well-being of public.

研究の動機と目的

• スマートフォンアプリケーションにおける信頼性の低い、一貫性のない健康情報の課題に対処すること。
• e-Healthアプリ向けの知識発見に関する現在の研究におけるギャップを特定すること。
• 健康アプリの妥当性と使いやすさを評価・向上させるための構造的フレームワークを提供すること。
• データ駆動型でユーザー中心のe-Healthソリューションの開発を支援する将来の研究を導くこと。
• 根拠に基づくアプリ評価を通じて、消費者および医療提供者が情報に基づいた意思決定を支援すること。

提案手法

• スマートフォンアプリケーションにおけるe-Health分野の既存文献を包括的にレビューすること。
• モバイルヘルス文脈におけるデータ収集、処理、解釈を含む、知識発見の原則を分析すること。
• 情報取得、自然言語処理、ユーザー行動モデリングなどの技術を活用してアプリ評価を実施するサーベイ。
• 機能、ターゲットユーザー、臨床的関連性に基づいてe-Healthアプリを分類すること。
• 構造的フレームワークを用いて、信頼できる健康情報の配信に必要な主要な要素を同定すること。
• 現在の研究と新たなトレンドの主題的分析を通じて、研究方向をマッピングすること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 e-Healthスマートフォンアプリケーションにおける知識発見のコアな原則と技術は何か？
• RQ2 モバイルアプリにおける健康情報の妥当性と信頼性を体系的に評価する方法は何か？
• RQ3 現在のe-Healthアプリ向け知識発見アプローチにおける主な研究ギャップは何か？
• RQ4 知識発見は、適切な時間と場所でパーソナライズされた健康情報配信をどのように支援できるか？
• RQ5 信頼できるe-Healthアプリエコシステムを発展させるために、今後最も重要な研究方向性は何か？

主な発見

• 消費者が健康アプリの質を評価するための標準化された参考情報が著しく不足している。
• 既存のe-Healthアプリ研究は断片的であり、知識発見技術の統合が限定的である。
• アプリコンテンツ、正確性、使いやすさを体系的に評価するフレームワークの強力な必要性がある。
• 情報取得やユーザーモデリングなどの知識発見技術は、パーソナライゼーションと関連性の向上に寄与できる。
• 本研究では、データ品質の評価、コンテキストに応じた配信、倫理的配慮といった重要な研究方向性を同定した。
• 本サーベイは、e-Healthアプリにおける知識発見の原則、技術、未解決の課題をマッピングすることで、将来の研究の基盤を確立した。