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arXiv· Yibo Meng, Jinyuan Zhan, Yao Lyu, Zhuoran Lu, Chengxi Zang·· 2 天前精选AI 评分78

IMWUT 2026 录用论文:八年纵向研究揭示糖尿病患者对计算系统的认知脱离现象

"Can Computing Systems Eventually Disappear?": A Long-Term Tracking Study on the Use of Diabetes Computing Systems by Patients with Diabetes

文章摘要

在可穿戴健康技术日益普及的背景下,系统究竟是辅助还是替代了用户的判断?一项长达八年的纵向研究指出,随着功能扩展和自动化程度提高,患者可能陷入一种“持续使用但认知脱离”的状态,即设备虽在使用,但用户不再主动解读数据,仅被动响应警报。

该研究由 Yibo Meng 等人完成,已被 ACM IMWUT(Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies)2026 年第 10 卷第 4 期录用。研究团队从 2017 年至 2025 年进行了五波访谈,追踪了 37 名糖尿病患者,并补充采访了 15 名临床医生、设计师及供应商代表。研究对象跨越三代技术:血糖仪、连续葡萄糖监测(CGM)以及预测性和自动胰岛素输送系统。

研究发现,这种“认知脱离”状态并非突然发生,而是由三个主要因素共同促成:一是功能扩展导致信息过载;二是解释权威逐渐向系统委托;三是长期的信息疲劳。此外,临床优先级的设定、信息的压缩呈现以及高度的自动化进一步巩固了这一状态。其直接后果是患者独立进行健康判断的频率降低,行为模式从“理解数据背后的意义”转变为“仅仅对警报做出反应”。

研究者认为,未来的糖尿病计算系统设计不应仅追求减少不必要的认知负担,更需保留用户解读、情境化和质疑系统输出的机会。这一观点挑战了 Weiser 关于技术应“消失”在日常生活中的愿景,提示在健康领域,技术的完全隐形可能导致用户主体性的丧失。对于从事数字健康产品设计的从业者而言,如何在提升自动化效率的同时,防止用户沦为被动的警报响应者,是一个亟待解决的设计伦理与交互难题。该研究通过长周期的定性数据,为评估智能医疗设备的长期用户体验提供了重要的实证参考。

推荐理由

长期追踪揭示糖尿病计算系统使用中“持续使用但认知脱离”的新状态,为平衡自动化便利与用户自主判断提供实证依据。

来源:arXiv · arxiv.org