Return to search

Enhancing Support for Eating Disorders: Developing a Conversational Agent Integrating Biomedical Insights and Cognitive Behavioral Therapy / Förstärkt stöd för ätstörningar: Utveckling av en konversationsagent som integrerar biomedicinska insikter och kognitiv beteendeterapi

This thesis investigates the application of TrueBalance, a conversational agent designed to support young adults vulnerable to eating disorders (EDs). TrueBalance integrates Cognitive Behavioral Therapy (CBT) techniques with biomedical insights, including genetic and neurobiological factors, to provide a more personalized and scientifically grounded support system. It addresses limitations in existing dietary monitoring tools that usually focus on calorie tracking and food intake, often neglecting the nuanced needs of specific groups like young females and elite athletes, who are particularly vulnerable to EDs and disordered eating behaviors.  The study addresses how biomedical determinants can be integrated into a conversational agent, how these agents can utilize CBT principles to support individuals vulnerable to EDs, and what challenges and opportunities arise from the user’s perspective when using such a dialogue model. The research strives to bridge the gap in current dietary self-monitoring tools by offering a more robust and empathetic support system for individuals struggling with EDs. Through iterative development and user testing, TrueBalance has demonstrated its potential as an engaging educational tool. Feedback from both therapists and users has highlighted the tool’s utility in real-world settings. It has led to suggestions for enhancements in personalizing interactions and making response systems more adaptive. The findings suggest conversational agents like TrueBalance have potential in non-clinical support environments for individuals with EDs and function as a potential informative, supportive tool for therapists’ education. / Denna masteruppsats undersöker användningen av TrueBalance, en konversationsagent designad för att stödja unga vuxna som är sårbara för ätstörningar. TrueBalance integrerar tekniker från Kognitiv beteendeterapi (KBT) med biomedicinska insikter, inklusive genetiska och neurobiologiska faktorer, för att tillhandahålla ett mer personligt och vetenskapligt förankrat stödsystem. Den tar itu med begränsningarna i befintliga verktyg för kostövervakning, som vanligtvis fokuserar på kalorispårning och matintag men ofta förbiser de nyanserade behoven hos specifika grupper, såsom unga kvinnor och elitidrottare, som är särskilt sårbara för ätstörningar och ätstörda beteenden. Studien behandlar hur biomedicinska determinanter kan integreras i en konversationsagent, hur dessa agenter kan använda KBT-principer för att stödja individer sårbara för ätstörningar, samt vilka utmaningar och möjligheter som uppstår från användarens perspektiv när de använder en sådan dialogmodell. Forskningen strävar efter att överbrygga klyftan i nuvarande verktyg för kostövervakning genom att erbjuda ett robustare och mer empatiskt stödsystem för individer som kämpar med ätstörningar. Genom iterativ utveckling och användartester har TrueBalance visat sin potential som ett engagerande pedagogiskt verktyg. Återkoppling från både terapeuter och användare har belyst verktygets nytta i verkliga sammanhang. Det har lett till förslag på förbättringar för att personalisera interaktioner och göra responssystemen mer adaptiva. Resultaten tyder på att konversationsagenter som TrueBalance har potential i icke-kliniska stödmiljöer för individer med ätstörningar och kan fungera som ett potentiellt informativt, stödjande verktyg för terapeuters utbildning.

Identiferoai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-347743
Date January 2024
CreatorsRehn Hamrin, Josefin
PublisherKTH, Tillämpad fysik
Source SetsDiVA Archive at Upsalla University
LanguageEnglish
Detected LanguageSwedish
TypeStudent thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text
Formatapplication/pdf
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
RelationTRITA-SCI-GRU ; 2024:118

Page generated in 0.0033 seconds