<div dir="ltr"><div><div><span class="gmail-il">CfP</span>: 5th International Workshop on Mental Health and Well-being: Sensing and Intervention (MHSI)`</div><div><br></div><div>Mental health issues affect a significant portion of the world’s population and can result in debilitating and life-threatening outcomes. To address this increasingly pressing healthcare challenge, there is a need to research novel approaches for early detection and prevention. In particular, ubiquitous systems can play a central role in revealing and tracking clinically relevant behaviors, contexts, and symptoms. Further, such systems can passively detect relapse onset and enable the opportune delivery of effective intervention strategies. </div><div><br></div><div>However, despite their clear potential, the uptake of ubiquitous technologies into clinical mental healthcare is rare, and a number of challenges still face the overall efficacy of such technology-based solutions. The goal of this workshop is to bring together academic and industry researchers interested in identifying, articulating, and addressing such issues and potential opportunities. Following the success of this workshop in the last four years, we aim to continue facilitating the UbiComp community in developing a holistic approach for sensing and intervention in the context of mental health.</div><div><br></div><div><br></div><div><u>Topics of Interest</u></div><div><br></div><div>We invite submissions in the areas and intersections of mental health, well-being, ubiquitous computing, and human-centered design, including but not limited to:</div><div><br></div><div>— Design and implementation of computational platforms (e.g., mobile phones, instrumented homes, skin-patch sensors) to collect health and well-being data.</div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">—</span><span style="color:rgb(0,0,0)"> </span>Investigating new methodologies for intervention (e.g., conversational agents, AR/VR applications).</div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">—</span><span style="color:rgb(0,0,0)"> </span>Automated inference from sensor data of high-level contexts (environmental, social) indicative of mental health status.</div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">—</span><span style="color:rgb(0,0,0)"> </span>Design and implementation of feedback (e.g., reports, visualizations, proactive behavioral interventions, subtle or subconscious interventions etc.) for both patients and caregivers.</div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">—</span><span style="color:rgb(0,0,0)"> </span>Development of robust behavioral models that can handle data sparsity and mislabeling issues.</div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">—</span><span style="color:rgb(0,0,0)"> </span>Integration of multimodal data from various sensor streams for personalized predictive modeling.</div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">—</span><span style="color:rgb(0,0,0)"> </span>Methods for sustaining user adherence and engagement over long periods of time.</div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">—</span><span style="color:rgb(0,0,0)"> </span>Devising privacy-preserving strategies for data collection, analysis, and management.</div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">—</span><span style="color:rgb(0,0,0)"> </span>Deployment in low-income communities/countries.</div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">—</span><span style="color:rgb(0,0,0)"> </span>Identification of opportunities for UbiComp approaches (e.g., digital phenotyping, predictive modeling, micro-randomized intervention trials, adaptive interventions) to better understand factors related to addiction, drug use, and treatment efficacy and devise a research agenda in this space.</div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">—</span><span style="color:rgb(0,0,0)"> </span>Identifying ways to better integrate ubiquitous technologies into existing healthcare infrastructures and government policy.</div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">—</span><span style="color:rgb(0,0,0)"> </span>Applied ethical principles and frameworks for ubiquitous technologies for mental health.</div><div><br></div><div><u>Submission Format</u></div><div><br></div><div>As in the previous 4 years, we will accept regular (up to 6 pages) and short (up to 3 pages) paper contributions that describe novel technologies, approaches, and studies related to ubiquitous computing in mental health. All papers should adhere to the UbiComp template policy: <a href="http://ubicomp.org/ubicomp2020/cfp/template_info.html" target="_blank">http://ubicomp.org/ubicomp2020/<span class="gmail-il">cfp</span>/template_info.html</a></div><div><br></div><div>All submitted papers will be reviewed and judged on originality, technical correctness, relevance, and quality of presentation. We explicitly invite submissions of papers that describe preliminary results or work-in-progress. The accepted papers will appear in the UbiComp supplemental proceedings and in the ACM Digital Library.</div><div><br></div><div><u>Important Dates</u></div><div><br></div><div>Submission deadline: July 06, 2020 at 11:59 PM HAST</div><div>Notification date: July 24, 2020</div><div>Camera-ready deadline: July 31, 2020</div><div>Virtual Conference: September 12, 2020<br></div><div><br></div><div><u>Workshop website</u>: <a href="https://ubicomp-mental-health.github.io/" target="_blank">https://ubicomp-mental-health.github.io/</a></div><div><br></div><div><u>Organizers</u></div><div><br></div><div><span class="gmail-il">Varun</span> Mishra, Dartmouth College</div><div>Akane Sano, Rice University</div><div>Saeed Abdullah, Pennsylvania State University</div><div>Jakob E. Bardram, Technical University of Denmark</div><div>Sandra Servia, University of Cambridge</div><div>Elizabeth L. Murnane, Stanford University</div><div>Tanzeem Choudhury Cornell University</div><div>Mirco Musolesi University, College London</div><div>Giovanna Nunes Vilaza, Technical University of Denmark</div></div><div>Rajalakshmi Nandakumar, Cornell Tech</div><div>Tauhidur Rahman, UMass Amherst</div><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">Akane Sano       </span><a href="mailto:Akane.Sano@rice.edu" style="font-size:12.8px;color:rgb(17,85,204)" target="_blank">Akane.Sano@rice.edu</a></div><div style="font-size:12.8px">Assistant Professor, Computational Wellbeing Group, <span style="font-size:12.8px">Rice University</span></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">6100 Main Street, Houston, TX, 77005, </span><span style="font-size:12.8px">Duncan Hall 2025, MS 380</span></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">Phone: +1-713-348-3821</span></div><div><span style="font-size:12.8px"><a href="https://compwell.rice.edu/" style="color:rgb(17,85,204)" target="_blank">https://compwell.rice.edu/</a></span></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>