IBM打造慢性病居家照护AI模型,结合穿戴装置及12项指标生成健康数据图表
2018-05-17 10:55:36 | 来源:ithome | 投稿:洛洛 | 编辑:dations

原标题:IBM打造慢性病居家照护AI模型,结合穿戴装置及12项指标生成健康数据图表

IBM打造的健康数据图表生成器HWProfile介面。

图片来源:

IBM

IBM研究院最近针对慢性疾病的患者,开发一套生成健康数据图表的AI模型HWProfile,通过穿戴式装置和家中的传感器,收集患者健康数据,并利用12项健康指标,综合分析患者健康状况,最后生成健康数据图表,来提升慢性疾病居家照护的品质。

欧盟国家中人口成长速度最快的是65岁以上的族群,其中3分之2的人都患有2种以上的慢性疾病,且医学科学院最新的报告指出,慢性疾病无效的治疗是很棘手的问题,爱尔兰的IBM研究院参与了欧盟H2020资助的健康照护计划ProACT,正在和业界、学术界合作,通过IoT穿戴装置和AI技术,来提升居家照护慢性疾病的管理和新方法。

ProACT计划主要聚焦于研究用穿戴式装置、家中的传感器、平板等设备,来协助患有多重慢性病的病患居家照护,像是监视在家中的活动、与医生、家人和朋友共享健康数据、管理健康状况等。

这项计划在爱尔兰和比利时进行试验,患者需配戴穿戴式装置,在家中设有传感器,患者可通过ProACT△CareApp来查看传感器的数据,App还提供量身定制的健康管理视频和课程,研究人员也能通过App监控患者的身体状况,而IBM研究院的工作即是利用收集到的数据,开发多发病患者(PwM)的模型,用来监测和预测病患的健康状况。

IBM研究开发了健康数据图表生成器HWProfile,通过AI技术,分析多个维度的关联性,像是人口统计、医学因素、日常生活习惯、自我检测等,还加入多种特征,像是性别、年龄、社交等,利用传感器收集的数据,加上患者自我评估的问卷,分析每个特征与慢性病的关联性,举例来说,HWProfile模型可以分析性别、年龄和患关节炎对跌倒风险的关联。

该模型采用医疗决策支援系统常用的贝氏网络(Bayesian?network),来显示不同变数的机率相关度,能够通过已知的变数,预测出病患其他可能的变数,模型挑选了12个变数,包含多种不同的维度,像是医疗行为、生活习惯、心理因素、快乐指数、社交行为等。

为了训练该模型,IBM研究团队用针对爱尔兰老年族群健康研究开放资料库TILDA,经过训练后,IBM建立了呈现变数间相关性的互动介面,用颜色将变数分为4大类:基本资料、健康状况、生命迹象和治疗目标,让病患可以直接查看自己的健康状况。

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