Stakeholder Perspectives on Humanistic Implementation of Computer Perception in Health Care: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Computer perception (CP) technologies-including digital phenotyping, affective computing, and related passive sensing approaches-offer unprecedented opportunities to personalize health care, especially mental health care, yet they also provoke concerns about privacy, bias, and the erosion of empathic, relationship-centered practice. At present, it remains elusive what stakeholders who design, deploy, and experience these tools in real-world settings perceive as the risks and benefits of CP technologies. OBJECTIVE: This study aims to explore key stakeholder perspectives on the potential benefits, risks, and concerns associated with integrating CP technologies into patient care. A better understanding of these concerns is crucial for responding to and mitigating such concerns via design implementation strategies that augment, rather than compromise, patient-centered and humanistic care and associated outcomes. METHODS: We conducted in-depth, semistructured interviews with 102 stakeholders involved at key points in CP's development and implementation: adolescent patients (n=20) and their caregivers (n=20); frontline clinicians (n=20); technology developers (n=21); and ethics, legal, policy, or philosophy scholars (n=21). Interviews (~ 45 minutes each) explored perceived benefits, risks, and implementation challenges of CP in clinical care. Transcripts underwent thematic analysis by a multidisciplinary team; reliability was enhanced through double coding and consensus adjudication. RESULTS: Stakeholders raised concerns across 7 themes: (1) Data Privacy and Protection (88/102, 86.3%); (2) Trustworthiness and Integrity of CP Technologies (72/102, 70.6%); (3) direct and indirect Patient Harms (65/102, 63.7%); (4) Utility and Implementation Challenges (60/102, 58.8%); (5) Patient-Specific Relevance (24/102, 23.5%); (6) Regulation and Governance (17/102, 16.7%); and (7) Philosophical Critiques of reductionism (13/102, 12.7%). A cross-cutting insight was the primacy of context and subjective meaning in determining whether CP outputs are clinically valid and actionable. Participants warned that without attention to these factors, algorithms risk misclassification and dehumanization of care. CONCLUSIONS: To operationalize humanistic safeguards, we propose "personalized road maps": co-designed plans that predetermine which metrics will be monitored, how and when feedback is shared, thresholds for clinical action, and procedures for reconciling discrepancies between algorithmic inferences and lived experience. Road maps embed patient education, dynamic consent, and tailored feedback, thereby aligning CP deployment with patient autonomy, therapeutic alliance, and ethical transparency. This multistakeholder study provides the first comprehensive, evidence-based account of relational, technical, and governance challenges raised by CP tools in clinical care. By translating these insights into personalized road maps, we offer a practical framework for developers, clinicians, and policy makers seeking to harness continuous behavioral data while preserving the humanistic core of care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,052 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».