Artículos seleccionados de Koa Health
Artículos seleccionados de Koa HealthEstamos comprometidos a compartir nuestros hallazgos con la comunidad científica en general y aprovechar los beneficios de la revisión entre profesionales del sector para crear mejores herramientas prácticas de bienestar para todo el mundo.
Por eso comunicamos abiertamente nuestros hallazgos en publicaciones del sector como JMIR MHealth Uhealth, ACM Press y Behavior Therapy.
Para más información, accede a nuestra lista completa de artículos actualizados o sigue bajando para ver una selección de nuestro equipo de investigación.
TCC a través del smartphone
La terapia cognitivo conductual (TCC) a través de smartphones es cada vez más común, pero aún queda mucho por investigar en este área. ¿Podemos aprovechar el potencial de estos dispositivos de manera más eficaz para optimizar el tratamiento?
"Optimizing smartphone cognitive behavioral therapy for body dysmorphic disorder using passive smartphone data: Initial insights from an open pilot trial", dentro de JMIR MHealth Uhealth, 2020.
Desarrollar y probar la TCC con el TDC
Se ha demostrado que la terapia cognitivo conductual (TCC) es eficaz en el tratamiento del trastorno dismórfico corporal (TDC), pero acceder a ella sigue siendo un problema. ¿Podría el tratamiento centrado en el usuario a través del smartphone ofrecer una solución viable, aceptable y satisfactoria al problema de la accesibilidad?
"Development and pilot testing of a cognitive behavioral therapy digital service for body dysmorphic disorder", dentro de Behavior Therapy, agosto de 2019.
Modelos de predicción del estado de ánimo en el trastorno bipolar
Sensores ya integrados en nuestros teléfonos tienen el potencial de anticipar los cambios de humor en el trastorno bipolar para permitir intervenir en el momento oportuno. ¿Estos modelos de predicción pueden ser genéricos o es necesario personalizarlos para cada paciente?
"Personalized versus generic mood prediction models in bipolar disorder", dentro de Mental Health and Well-being: Sensing and Intervention Workshop in conjunction with UBICOMP 2018 Conference, Singapur, 2018.
Tecnología y bienestar mental: una década de investigación
Una parte importante de la investigación en computación ubicua está dedicada a diseñar tecnología que realice la identificación, las técnicas de gestión y el seguimiento continuo de problemas de salud mental. Al analizar los últimos diez años de investigación en este campo, ¿podemos abordar mejor los desafíos técnicos y clínicos del diseño de tecnología ubicua para la próxima década?
"A decade of ubiquitous computing research in mental health", dentro de IEEE Pervasive Computing 19, número 1, 2020.
Visión experta del futuro del bienestar general
El bienestar general trata de unir a las personas con el conocimiento para crear una atención médica de mayor rendimiento. Pero, ¿qué se debe hacer para crear soluciones de bienestar general? ¿Qué desafíos tecnológicos, barreras de adopción y adherencia y cuestiones éticas deben abordarse?
"The Future of pervasive health", dentro de IEEE Pervasive Computing Journal, volumen 16, no., pág. 16-20, 2017.
Datos de redes móviles para el bienestar mental
Los smartphones generan una cantidad sin precedentes de datos sobre el comportamiento humano a nivel individual y general. Pero, ¿cómo podemos aplicar estos datos al bienestar público? ¿Qué oportunidades y desafíos hay?
"Mobile network data for public health: Opportunities and challenges", dentro de Frontiers of Public Health, 2015.
Actividades diarias adaptadas a la personalidad
A la hora de mejorar el bienestar subjetivo, los sistemas de recomendación no se han explorado lo suficiente. Y aunque los últimos avances tecnológicos para smartphones y el modelado de usuarios son oportunidades para ofrecer este tipo de sistemas, es clave comprender los impulsores del bienestar subjetivo a nivel individual. Entonces, la pregunta es, ¿cómo se puede maximizar la congruencia entre las actividades y los rasgos de personalidad para mejorar el bienestar subjetivo?
"Aligning daily activities with personality: Towards a recommender system for improving wellbeing", dentro de Proceedings of ACM Conference on Recommender Systems (RecSys), 2019.
Impacto cultural y modelos automáticos de personalidad
Para que sea posible una mayor personalización de la tecnología, los datos de los sensores recopilados a través de los smartphones se utilizan para deducir rasgos de personalidad de los usuarios. Pero mejorar la precisión de este tipo de deducción supone un reto considerable, especialmente cuando muchos modelos no tienen en cuenta el potencial impacto de la cultura en los datos obtenidos. ¿Pueden los conjuntos de datos específicos de un país en concreto mejorar la predicción de rasgos? Si es así, ¿hasta qué punto?
"Modeling personality vs. modeling personalidad: In-the-wild mobile data analysis in five countries suggests cultural impact on personality models", dentro de Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies archive (IMWUT), volumen 3, número 3, presentado en Ubicomp 2019. Londres, Reino Unido, septiembre de 2019.
Minimización de datos y clasificación de personalidad
El modelado pasivo de personalidad puede ayudar a personalizar las aplicaciones y los servicios del teléfono, pero generalmente requiere semanas o meses de recopilación de datos y puede afectar negativamente a la participación del usuario. Pero, ¿y si solo necesitáramos unos pocos fines de semana para clasificar con precisión los rasgos de personalidad que nos permiten mejorar la participación del usuario?
"Personality is revealed during weekends: Towards data minimisation for smartphone based personality classification", dentro de INTERACT conference, 2019.
Minimización de datos y daltonismo
La minimización de datos es una herramienta útil en los sistemas de recomendación de bienestar. Pero si se aplica de forma generalizada en todos los ámbitos, ¿puede provocar problemas de daltonismo? Si fuese así, ¿qué consecuencias tendría ese daltonismo?
"Auditing algorithms: On lessons learned and the risks of data minimization", ACM Press, 2020.
Explicabilidad de la inteligencia artificial
La explicabilidad de la inteligencia artificial es una parte crucial para transmitir seguridad y confianza a los usuarios en el «cómo» y el «por qué» de la toma de decisiones automatizada. TREPAN, un algoritmo que explica las redes neuronales artificiales mediante árboles de decisión, se puede ampliar y utilizar para generar explicaciones más comprensibles. Pero, ¿estas nuevas explicaciones son más comprensibles para los usuarios que las que ya genera TREPAN (sin modificar)?
"Trepan reloaded: A knowledge-driven approach to explaining black-box models", dentro de Proceedings of the 24th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI), 2020.
Construir un sistema para predecir la empatía
Los investigadores describen un sistema basado en el aprendizaje profundo de reconocimiento de emociones empáticas desarrollado para procesar múltiples flujos de datos, también conocido como modalidades integradas en una etapa tardía (fusión tardía). ¿Podría este enfoque modular facilitar el desarrollo, optimización y repeticiones futuras?
"Towards a multimodal time-based empathy prediction system", dentro de la 14th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2019) IEEE, Chicago, 2019.
Explicar las máquinas inteligentes
¿Qué se necesita para una buena explicación? Al explorar las dimensiones cognitivas de la explicación de las máquinas inteligentes, ¿podemos identificar qué hace que este proceso tenga éxito (y sea comprensible) o no?
"What makes a good explanation? Cognitive dimensions of explaining intelligent machines", dentro de Proceedings 41th Annual Meeting of the Cognitive Science Society, CogSci 2019, Montreal, Canadá, pág. 25–26, 2019.
Sobre el modelo de comparación y el sentido de agencia
El sentido de agencia es una parte indispensable de cómo las entidades cognitivas (biológicas y artificiales) se convierten en agentes cognitivos. ¿Se puede utilizar eficazmente en la investigación de robótica y sistemas artificiales el modelo comparador que se emplea en psicología del desarrollo para evaluar la agencia en la primera infancia?
"A match does not make a sense: on the sufficiency of the comparator model for explaining the sense of agency", dentro de Neuroscience of Consciousness, volumen 1(niz006), 2019, Oxford Academic/Oxford University Press, 2019.