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저자정보
김태완 (Seoul National University) 황유진 (Seoul National University) 김준한 (University of Michigan) 이준환 (Seoul National University) 홍화정 (Seoul National University)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2021 학술대회 발표 논문집
발행연도
2021.1
수록면
380 - 385 (6page)

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비대면 진단의 필요성이 증가함에 따라 인공지능 알고리즘 기반 증상 확인 애플리케이션의 활용 가능성 역시 커지고 있다. 하지만 사용자들이 증상 검사기(symptom checker)를 사용하며 경험하는 알고리즘 경험(Algorithmic Experience)에 관해 연구된 바는 아직 적다. 본 연구에서는 질병의 자가 진단을 위한 증상 검사기의 알고리즘 경험을 이해하기 위해 여섯 명의 성인을 대상으로 발성 사고법(think aloud)을 활용한 탐색적 연구를 진행하였다. 그 결과 인공지능 알고리즘과 이를 통해 예측된 진단 결과의 신뢰도 및 수용에 영향을 미치는 요소들을 발견하였다. 본 연구에서는 증상 입력 단계, 결과 제공 단계로 나누어 사용자들의 증상 검사기 경험을 보고하고, 알고리즘 신뢰도 향상을 위한 설명 가능한 인공지능의 적용 방안에 대해 논의점들을 제공한다.
#자가 진단 #증상 확인 어플리케이션 #알고리즘 경험 #사용자 경험 #헬스케어

목차

요약문
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구 결과
4. 논의
참고문헌

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