人工智能医疗指导将很快出现在您附近的设备上
(SeaPRwire) – 十年前,追求量化自我知识的人提倡追踪自己的步数或心跳,这在当时看起来很奇怪。记者在文章中讨论和评论这一新兴趋势。如今,根据统计服务Statista的数据,美国40%以上的家庭拥有可穿戴设备。退休人员比较或夸耀一天的步数已经不再令人感到陌生。量化自我日益盛行。
现在,随着人工智能的不断进步,研究人员和技术人员正在寻找新的方法,即构建可以过滤健康数据并告诉用户如何保持身体健康的AI健康教练。
量化自我的胜利
有很多证据表明,可穿戴设备确实提供一定程度的好处。2022年的一项研究发现,在160,000多名参与者的所有研究中,被分配佩戴活动跟踪器的人每天平均多走了大约1,800步,这相当于减轻约2磅体重。
可穿戴设备通过提醒用户设定目标、允许他们监测自己关心的事项、提醒他们是否在实现目标的轨道上等方式改变行为——南澳大学人口和数字健康教授Carol Maher在研究综述中表示。
然而,这些效果随着时间的推移会逐渐消失,哈佛大学T.H. Chan公共卫生学院流行病学系助理教授Andrew Beam在研究医疗人工智能方面表示。
准确检测我们关心的指标(如手腕式加速计检测步数)需要人工智能,但这种人工智能类型很平凡,不引人注目,华盛顿大学计算机科学与工程系教授Shwetak Patel表示。但他补充说,它已经可以做更多事情:“人工智能可以扩展传感器的功能,实现我们可能没有想到的可能性。”这包括目前流行的可穿戴设备提供的功能,如跌倒检测和血氧检测。一些研究人员试图使用可穿戴设备提供的相对基本的健康数据进行诊断、监测等,尽管通常不如临床设置下的设备准确。
到目前为止,人工智能一直在量化自我兴起中发挥支持作用。研究人员希望利用最近在人工智能领域的进步,使人工智能成为主导。
未来的AI健康教练
Patel最近与其他研究人员合作发表了一篇论文,研究人员将可穿戴设备数据输入到大语言模型如OpenAI的GPT系列中,模型输出的结果对临床医生进行精神健康诊断提供有用信息。例如,如果研究参与者的睡眠时间数据不稳定,AI系统会指出这一点,然后注明不稳定的睡眠模式“可以表示各种问题,如压力、焦虑或其他疾病”。
新的AI模型可以进行推理,Patel表示,这意味着它们可以用于个性化健康教练。(其他研究人员表示,目前还不清楚大语言模型是否真的可以进行推理。)“简单地说‘你的平均心率是每分钟70次’是一回事,”他说。“但我们关注的重点是如何解释。我们正在进行的模型工作是——模型现在了解70次每分钟在你的情况下意味着什么。”
可穿戴设备提供的数据也可以让AI“教练”以人类教练无法达到的深度理解用户的健康状况,Patel表示。例如,人类教练可能询问您睡眠情况,但可穿戴设备可以提供详细的客观睡眠数据。
Maher还参与撰写了一篇关于AI聊天机器人对生活方式行为效果的研究综述,发现聊天机器人健康教练可以帮助人们增加体力活动时间和睡眠时间,改善饮食结构,但效果较可穿戴设备小。这些研究使用的聊天机器人技术水平较低(开发年代远早于ChatGPT等)。Maher预计更先进的AI健康教练会更有效。但是,她指出,使用大语言模型如ChatGPT仍存在挑战,如模型倾向于制造信息。
Beam对聊天机器人健康教练持怀疑态度。首先,它们的有效性随时间也会下降。其次,就健康而言,即使给予人类科学家大量个人数据,我们目前还不足以给出个性化建议。
即使没有证据可以为不同人提供根据其健康数据的精确建议,AI健康教练仍可以监测某些行动是否有助,并相应调整建议。例如,建议运动时的心率数据可以用于未来运动建议,Google可穿戴设备产品管理负责人Sandeep Waraich表示。
Google尚未宣布推出AI健康教练,但表示将从2024年初开始为FitBit用户提供AI驱动的见解。《纽约时报》报道,Google DeepMind一直在研发名为“Quartz”的AI“生活顾问”。苹果也在研发计划明年发布的AI健康教练。
不仅是大科技公司试图利用可穿戴设备的数据提供持续个性化健康教练。健康应用程序Humanity声称可以根据运动和心率数据精确预测用户的“生物年龄”误差在3年内。Humanity算法是基于英国生物银行项目收集的10万名参与者每周佩戴手腕式加速计一周的数据开发的。但Humanity联合创始人兼首席战略官Michael Geer更感兴趣的是跟踪生物年龄如何变化。“我们不是试图说你肯定在36岁的身体里。我们试图看的是,总体来看,它是否通常上升或下降,然后这将反馈哪些行动使你更健康或不健康,”他说。
跟踪如Humanity的“生物年龄”这样的指标的问题在于,目前还没有证据将这些指标与实际健康结果(如全因死亡率下降)联系起来,Beam表示。这也是人工智能在医疗保健领域广泛使用的一个问题。“总体来说,审慎是正确的做法。即使在临床医学中,也有大量文献研究AI算法对医学知识的了解程度——我们仍然不知道这如何转化为结果。我们关心结果,我们关心改善患者健康。但目前在此方面证据还很匮乏。”
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