メンタル領域におけるデジタルヘルスを推進するHeadspace Health社は、ウェブベースのメンタルヘルスケアにおいて、「患者個々に最適なコンテンツを提供するためのレコメンドシステム」を実環境で検証した。

チームはスマートフォンアプリとして提供されるメンタルヘルスプラットフォーム『Ginger』において、2種のコンテンツレコメンドシステムによる効果の違いを検討した。1つ目は、アプリの開始時質問に対するユーザーの回答からコンテンツを推薦するもの、2つ目は実際のコーチングの会話記録、およびコンテンツ上への記述の意味類似性から、セッションごとにレコメンドを行うものだった。

14,000人を超えるユーザーでの検証の結果、アプリの他セクションにおける平均完了率が37.3%であったのに対し、レコメンドセクションでは42.6%と有意に高率にコンテンツが消費されていた。また、会話ベースのコンテンツレコメンドは、開始時質問ベースのレコメンドよりも完了率が11.4%高く、ランダムレコメンドよりも26.1%高かった。

記事原文はこちら（『The Medical AI Times』2023年1月20日掲載）

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