Enhancing the Role of Digital Health Navigators With Lived Experience: AI-Assisted Conavigation for Safety, Support, and Engagement.
پخش حرفه‌ای فارسی و انگلیسی
در حال بررسی نسخه‌های صوتی ذخیره‌شده…
تنظیم صدای طبیعی و سرعت
صداهایی که در نامشان «Natural»، «Neural» یا «Online» دیده می‌شود معمولاً طبیعی‌ترند. انتخاب صدا به صداهای نصب‌شده در ویندوز و مرورگر شما بستگی دارد.
چکیده اصلی
As artificial intelligence (AI) expands across mental health services, questions arise about whether it can replace digital health navigators (DHNs), including those with lived experience. The DHN role generally resists automation because lived experience deepens specific dimensions that AI cannot replicate. Drawing on emerging evidence of AI's limitations in contextual reasoning, cultural sensitivity, and clinical safety, the authors identify where DHNs with lived experience are least substitutable: real-world knowledge of services, cultural grounding in the communities they serve, and relational trust. A practical model is also outlined in which AI augments DHN workflows through triage, documentation, and engagement monitoring.
نتیجه فارسی
این مقاله نشان می‌دهد که هوش مصنوعی نمی‌تواند جایگزین کامل راهنمایان سلامت دیجیتال با تجربه زندگی شود. این نقش به دلیل نیاز به دانش دنیای واقعی، حساسیت فرهنگی و اعتماد رابطه‌ای، در برابر خودکارسازی مقاوم است. مدل پیشنهادی، هوش مصنوعی را برای تقویت کارهای راهنما از طریق اولویت‌بندی و نظارت استفاده می‌کند.
- تجربه زندگی ابعادی را فراهم می‌کند که هوش مصنوعی نمی‌تواند تقلید کند.
- محل‌های کمتر قابل جایگزینی شامل دانش دنیای واقعی، حساسیت فرهنگی و اعتماد رابطه‌ای است.
- هوش مصنوعی می‌تواند جریان‌های کاری راهنما را از طریق اولویت‌بندی و نظارت تقویت کند.
ترجمه فارسی چکیده
با گسترش هوش مصنوعی (هوش مصنوعی) در خدمات سلامت روان، سوالاتی پیرامون این که آیا می‌تواند جایگزین راهنمایان سلامت دیجیتال (DHN) از جمله کسانی با تجربه زندگی شود، مطرح می‌شود. نقش DHN به طور کلی در برابر خودکارسازی مقاوم است زیرا تجربه زندگی ابعاد خاصی را عمیق می‌کند که هوش مصنوعی نمی‌تواند بازتولید کند. بر اساس شواهد در حال ظهور محدودیت‌های هوش مصنوعی در استدلال زمینه‌محور، حساسیت فرهنگی و ایمنی بالینی، نویسندگان محل‌هایی را شناسایی می‌کنند که راهنمایان DHN با تجربه زندگی کمتر قابل جایگزینی هستند: دانش دنیای واقعی خدمات، ریشه‌های فرهنگی در جوامعی که خدمت می‌کنند و اعتماد رابطه‌ای. همچنین یک مدل عملی ارائه شده است که در آن هوش مصنوعی جریان‌های کاری DHN را از طریق اولویت‌بندی، مستندسازی و نظارت بر مشارکت تقویت می‌کند.
روش پژوهش
مقاله بر اساس شواهد در حال ظهور درباره محدودیت‌های هوش مصنوعی در استدلال زمینه‌محور، حساسیت فرهنگی و ایمنی بالینی استناد می‌کند.
محدودیت‌ها
مقاله شواهد تجربی مستقیم برای مدل عملی ارائه نشده است.
نمای PICO و پیامدها
- جمعیت
- راهنمایان سلامت دیجیتال با تجربه زندگی و جوامعی که خدمت می‌کنند.
- مداخله/مواجهه
- هوش مصنوعی برای تقویت جریان‌های کاری راهنما از طریق اولویت‌بندی، مستندسازی و نظارت بر مشارکت.
- مقایسه
- هوش مصنوعی به عنوان جایگزین کامل برای نقش DHN.
- حجم نمونه
- ندارد
متن کامل اصلی
برای بررسی دسترسی کتابخانه‌ای یا خرید، رکورد اصلی را باز کنید.
رفتن به منبع اصلی