건강 추천 시스템: 체계적 검토

배경: 건강 추천 시스템(HRS)은 관찰된 사용자 행동을 기반으로 더 나은 선택과 실행 가능한 지식을 공유함으로써 사용자가 행동을 변화하도록 동기를 부여하고 참여를 유도할 잠재력을 제공합니다. 목적: 본 연구는 비전문가(일반인)를 대상으로 하는 HRS의 현황을 더 잘 이해하고 현재 구현의 주요 동향과 격차를 식별하기 위해 HRS를 검토하는 것을 목표로 합니다. 방법: PRISMA(체계적 검토 및 메타 분석을 위한 권장 보고 항목) 지침에 따라 체계적인 문헌 검토를 수행하고 결과를 종합했습니다. 일반인을 대상으로 한 HRS의 구현 및 평가를 보고한 총 73개의 발표된 연구가 포함되어 분석되었습니다. 결과: 추천 항목은 라이프스타일, 영양, 일반 건강 관리 정보 및 특정 건강 상태의 네 가지 주요 카테고리로 분류되었습니다. 대부분의 HRS는 하이브리드 추천 알고리즘을 사용합니다. HRS의 평가는 크게 다르며, 연구의 절반은 다양한 메트릭으로 알고리즘만 평가한 반면, 다른 연구는 HRS의 영향을 평가하기 위해 전체 규모의 무작위 대조 시험이나 현장 연구를 수행하여 해당 분야가 서서히 성숙해 가고 있음을 보여주었습니다. 우리의 검토를 바탕으로 향후 HRS 연구의 참조 프레임으로 활용될 수 있는 다섯 가지 보고 가이드라인을 도출했습니다. HRS 연구는 대상 사용자가 누구인지, 추천이 누구에게 적용되는지, 무엇이 추천되는지 및 추천이 사용자에게 어떻게 제시되는지, 데이터 세트를 어디서 찾을 수 있는지, 추천 계산에 사용된 알고리즘이 무엇인지, 사용된 평가 프로토콜이 무엇인지 명확히 해야 합니다. 결론: HRS가 건강 행동을 알리고 안내할 중요한 기회가 존재합니다. 본 리뷰를 통해 다섯 가지 디자인 가이드라인을 통해 HRS 연구를 증진시키기 위한 방안에 대한 논의를 촉진합니다.