研究人員提出了可以通過智慧型手機提供個性化健康建議的AI

2020-08-06 先進技術研究與應用

史丹福大學，哈佛大學和密西根大學的研究人員提出了一個AI框架，他們聲稱該框架可用於通過智慧型手機提供建議，以鼓勵更健康的生活方式。他們聲稱，通過個性化建議並將其他用戶的數據用於培訓，他們的做法將後悔（即事後選擇更好時所採取的行動數量）減少了26％。

移動健康應用程式旨在通過提供影響廣泛領域健康的機會來支持健康行為。例如，當一個人可能會遵循建議時，健康應用程式可能會在某個時間和上下文（例如天氣，當前的身體活動，位置）中發送步行建議。但是，任何健康應用程式的有效性都需要在有用的時間提供建議，同時避免可能導致脫身的過度治療。

研究人員的系統被稱為IntelligentPooling，旨在學習一種針對何時以及如何針對每個人和環境進行幹預的最佳策略。它為每個用戶索引決策時間（即可以提供治療的時間），並讓用戶在一天中的整個過程中選擇健康建議。隨著時間的流逝，系統會為每個用戶制定個性化的治療策略，並通過算法從用戶設備中收集的數據中進行學習。

研究人員進行了一項研究，涉及10名使用Fitbit Versa智能手錶的受試者，這是一項旨在優化1期高血壓幹預措施的大型試驗的一部分。在整個90天的試驗中，針對每個參與者，每天對活動建議進行五次隨機化，以針對傳感器數據（例如位置，天氣，一天中的時間和一周中的某天）進行定製。IntelligentPooling根據來自10個用戶的107個數據點確定是否提出活動建議；它可以自主決定發送（或不發送）帶有建議的通知。

研究人員報告說，總體而言，IntelligentPooling提出了「全方位」的可用治療方法，儘管與基準相比發送頻率較低。他們指出，這項研究規模較小，不能聲稱IntelligentPooling可以改善健康狀況，而這需要進行大量研究。但是他們斷言該系統可以克服在有限的數據設置中學習個性化策略時面臨的一些挑戰。

研究人員寫道：「當有關個人的數據受到限制時，在個性化（可能導致差異的選擇）與合併（可能導致偏差的選擇）之間存在自然的張力。」 「我們認為自適應池化是解決個性化和池化之間權衡問題的第一步。如何量化單個用戶的收益和風險的問題是未來工作的一個開放方向。」

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