ABSTRACT

Objective This work explores the advances in conversational agents aimed at the detection of mental health disorders, and specifically the screening of depression. The focus is put on those based on voice interaction, but other approaches are also tackled, such as text-based interaction or embodied avatars.

Methods PRISMA was selected as the systematic methodology for the analysis of existing literature, which was retrieved from Scopus, PubMed, IEEE Xplore, APA PsycINFO, Cochrane, and Web of Science. Relevant research addresses the detection of depression using conversational agents, and the selection criteria utilized include their effectiveness, usability, personalization, and psychometric properties.

Results Of the 993 references initially retrieved, 36 were finally included in our work. The analysis of these studies allowed us to identify 30 conversational agents that claim to detect depression, specifically or in combination with other disorders such as anxiety or stress disorders. As a general approach, screening was implemented in the conversational agents taking as a reference standardized or psychometrically validated clinical tests, which were also utilized as a golden standard for their validation. The implementation of questionnaires such as Patient Health Questionnaire or the Beck Depression Inventory, which are used in 65% of the articles analyzed, stand out.

Conclusions The usefulness of intelligent conversational agents allows screening to be administered to different types of profiles, such as patients (33% of relevant proposals) and caregivers (11%), although in many cases a target profile is not clearly of (66% of solutions analyzed). This study found 30 standalone conversational agents, but some proposals were explored that combine several approaches for a more enriching data acquisition. The interaction implemented in most relevant conversational agents is text-based, although the evolution is clearly towards voice integration, which in turns enhances their psychometric characteristics, as voice interaction is perceived as more natural and less invasive.

More details here. ( https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2023.105272 )

Agentes conversacionales para la detección de la depresión: una revisión sistemática

Resumen

Objetivo Este trabajo explora los avances en agentes conversacionales dirigidos a la detección de trastornos de salud mental, y específicamente al screening de la depresión. Se pone el foco en aquellos basados en la interacción por voz, pero también se abordan otros enfoques, como la interacción basada en texto o los avatares encarnados.

Métodos Se seleccionó PRISMA como metodología sistemática para el análisis de la literatura existente, que se recuperó de Scopus, PubMed, IEEE Xplore, APA PsycINFO, Cochrane y Web of Science. Las investigaciones relevantes abordan la detección de la depresión utilizando agentes conversacionales y los criterios de selección utilizados incluyen su efectividad, usabilidad, personalización y propiedades psicométricas.

Resultados De las 993 referencias recuperadas inicialmente, finalmente se incluyeron 36 en nuestro trabajo. El análisis de estos estudios permitió identificar 30 agentes conversacionales que afirman detectar la depresión, de forma específica o en combinación con otros trastornos como la ansiedad o el estrés. Como abordaje general, se implementó el screening en los agentes conversacionales tomando como referencia pruebas clínicas estandarizadas o validadas psicométricamente, las cuales también fueron utilizadas como estándar de oro para su validación. Destaca la implementación de cuestionarios como el Cuestionario de Salud del Paciente o el Inventario de Depresión de Beck, que se utilizan en el 65% de los artículos analizados.

Conclusiones La utilidad de los agentes conversacionales inteligentes permite aplicar el cribado a distintos tipos de perfiles, como pacientes (33% de las propuestas relevantes) y cuidadores (11%), aunque en muchos casos no está claro un perfil objetivo (66% de las soluciones analizadas). Este estudio encontró 30 agentes conversacionales independientes, pero se exploraron algunas propuestas que combinan varios enfoques para una adquisición de datos más enriquecedora. La interacción implementada en los agentes conversacionales más relevantes está basada en texto, aunque la evolución es clara hacia la integración de la voz, lo que a su vez potencia sus características psicométricas, al percibir la interacción de la voz como más natural y menos invasiva.

Más detalles aquí. ( https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2023.105272 )